这篇文章主要讲解了在keras中如何实现获取张量tensor的维度大小，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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在进行keras 网络计算时，有时候需要获取输入张量的维度来定义自己的层。但是由于keras是一个封闭的接口。因此在调用由于是张量不能直接用numpy 里的A.shape()。这样的形式来获取。这里需要调用一下keras 作为后端的方式来获取。当我们想要操作时第一时间就想到直接用 shape ()函数。其实keras 中真的有shape()这个函数。

shape（x）返回一个张量的符号shape，符号shape的意思是返回值本身也是一个tensor，

示例：

>>> from keras import backend as K
>>> tf_session = K.get_session()
>>> val = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> kvar = K.variable(value=val)
>>> input = keras.backend.placeholder(shape=(2, 4, 5))
>>> K.shape(kvar)

>>> K.shape(input)

__To get integer shape (Instead, you can use K.int_shape(x))__
 
>>> K.shape(kvar).eval(session=tf_session)
array([2, 2], dtype=int32)
>>> K.shape(input).eval(session=tf_session)
array([2, 4, 5], dtype=int32)

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