详解TensorFlow报”ValueError: Shape must be rank “的原因以及解决办法

当我们在使用TensorFlow时，可能会遇到"ValueError: Shape must be rank"这个错误。这个错误通常发生在我们通过reshape、concatenate等操作来改变张量的形状时。那么这个错误是什么意思呢？

这个错误的意思是，我们对张量的形状操作中的某个参数不是一个整数值（rank），而是一个张量。例如，我们想要将一个形状为(2, 3)的张量reshape成(6,)的张量，但是我们把reshape方法的参数传成了一个形状为(2,)的张量，那么就会出现上述错误。

那么我们如何解决这个错误呢？方法有两个：

• 检查操作的参数，确保它们是整数值（rank）。如果要改变张量的形状，操作的参数应该是一组整数值，而不是张量。
• 在操作之前，使用TensorFlow的函数tf.shape()来获取张量的形状，然后使用这些形状信息来计算新的形状，以确保操作的正确性。

例如，下面的代码将一个形状为(2, 3)的张量拼接成一个形状为(2, 6)的张量：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为(2, 3)的张量
input_tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取张量的形状
input_shape = tf.shape(input_tensor)

# 计算新的形状
new_shape = tf.concat([input_shape[:-1], [input_shape[-1] * 2]], axis=0)

# 对张量进行拼接
output_tensor = tf.reshape(input_tensor, new_shape)

# 输出张量的形状
print(tf.shape(output_tensor))

上述代码中，我们首先使用tf.constant()创建一个形状为(2, 3)的张量，然后使用tf.shape()获取张量的形状。由于我们要在最后一维上进行拼接，所以我们在计算新的形状时，将最后一维乘以2，并将结果放在一个数组中。最后，我们使用tf.reshape()对张量进行拼接，并使用tf.shape()输出张量的形状。