is_fully_defined()メソッドの意味

Question

例：xがtensor変数だとします

x.get_shape().is_fully_defined()
の中のis_fully_defined()に関する説明は下記の通りですけれども
Returns True iff self is fully defined in every dimension.

「fully defined in every dimension」と言うのは具体的に何を意味するのでしょうか。
簡単な例で説明していただければ嬉しいです。

Answer 1

tf.TensorShape に用語の説明があります。

テンソルの形状がすべて確定している場合は fully defined というみたいです。

import tensorflow as tf

print(tf.TensorShape([None, 256]).is_fully_defined())  # False
print(tf.TensorShape([100, 256]).is_fully_defined())  # True

Comments

[OOZAWA]

あ、そうですか。
でも、不思議ですね。
dimensionというのは相手が存在する時こそ成り立つのではと思いますが。例えば, x-y座標系を2次元のtensorになりますが、
未定義のxに対応するyがどうして存在可能でしょうか。

[tiitoi]

TensorFlow の独自用語なので、TensorFlow でテンソルの形状が具体的な値として定まっている場合は is_fully_defined() = True、定まっていない場合は is_fully_defined() = False という話です。
数学の話を関連付けて理解する必要はありません。

[OOZAWA]

早速お返事ありがとうございます。
分かりました！