实验发现，tensorflow的tensor张量的shape不支持直接作为tf.max_pool的参数，比如下面这种情况（一个错误的示范）：
self.max_pooling1 = tf.nn.max_pool(self.l_6, ksize = [1, tf.shape(self.F1)[0], 1, 1], strides = [1, 1, 1, 1], padding = 'VALID', name = 'maxpool1')
我在max_pool的过程中想对特征每一列进行max_pooling，但因为tensor F1张量没有值，而ksize此处需要一个int类型的常量，所以tf.shape(self.F1)[0]无法作为ksize的参数。
一些人的做法是固定行数，比如pointnet固定为2048个点，但这样做需要重新采样，过于麻烦。
而既然tensorflow不提供标准的max_pool层实现，其实可以自己实现每一列取最大值的操作，充当自己的max_pool。如下图所示：
def max_pooling(self, NC):
out = tf.reduce_max(NC, reduction_indices=[0])
return out
利用reduce_max刚好能实现这个操作，其中reduction_indices可以指定取哪一维的最大值。这个函数的详细功能可以参考官方文档。
这种情况和tf.reshape不同，tf.reshape是可以使用tf.shape(tensor)[i]的，可能两者对参数的要求不一样。
以上这篇tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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