我有以下使用TensorFlow的代码。重塑列表后，它说
AttributeError：“张量”对象没有属性“ shape”
当我尝试打印其形状时。
# Get the shape of the training data.
print "train_data.shape: " + str(train_data.shape)
train_data = tf.reshape(train_data, [400, 1])
print "train_data.shape: " + str(train_data.shape)
train_size,num_features = train_data.shape
输出：
train_data.shape：（400，）回溯（最近一次呼叫最近）：文件“ /home/shehab/Downloads/tools/python/pycharm-edu-2.0.4/helpers/pydev/pydev_import_hook中的文件“”，行1 “ .py”，第21行，位于do_import模块= self._system_import（名称，* args，** kwargs）文件“ /home/shehab/Dropbox/py-projects/try-tf/logistic_regression.py”中，第77行，在打印“ train_data.shape：” + str（train_data.shape）AttributeError：'Tensor'对象没有属性'shape'
谁能告诉我我想念的东西吗？
更新：自TensorFlow 1.0起，tf.Tensor现在拥有一个tf.Tensor.shape属性，该属性返回与相同的值tf.Tensor.get_shape()。
实际上，在TensorFlow 1.0之前的版本tf.Tensor中没有.shape属性。您应该改用以下Tensor.get_shape()方法：
train_data = tf.reshape(train_data, [400, 1])
print "train_data.shape: " + str(train_data.get_shape())
请注意，通常您可能无法获得TensorFlow操作结果的实际形状。在某些情况下，形状将是一个计算值，具体取决于运行计算以找到其值。甚至可能从一次运行到下一次运行都不同（例如的形状tf.unique()）。在这种情况下，get_shape()某些尺寸的结果可能是None（或"?"）。
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