TensorFlow - 根据另一个变量的形状动态定义变量的形状

假设我有一定的张量x其维度未在图初始化时定义。

我可以使用以下方法获得它的形状：

x_shape = tf.shape(input=x)

现在，如果我想根据中定义的值创建一个变量x_shape using:

y = tf.get_variable(variable_name="y", shape=[x_shape[0], 10])

我收到错误，因为传递给参数形状的值必须是int并不是Tensor。如何在不使用占位符的情况下创建这样一个动态形状的变量？

我的时间不多了，所以这又快又脏，但也许它可以帮助你找到解决方案...... 正是基于此（tf.zeros 的动态大小） https://stackoverflow.com/questions/34718736/dynamic-size-for-tf-zeros-for-use-with-placeholders-with-none-dimensions但将这个想法扩展到 tf.Variables。因为你的变量无论如何都需要初始化 - 我选择 0s...

import tensorflow as tf
I1_ph = tf.placeholder(name = "I1",shape=(None,None,None),dtype=tf_dtype)

zerofill = tf.fill(tf.shape(I1_ph), 0.0)
myVar = tf.Variable(0.0)
updateMyVar = tf.assign(myVar,zerofill,validate_shape=False)

res, = sess.run([updateMyVar], { I1_ph:np.zeros((1,2,2)) } )
print ("dynamic variable shape",res.shape)

res, = sess.run([updateMyVar], { I1_ph:np.zeros((3,5,2)) } )
print ("dynamic  variable shape",res.shape)