最近，我尝试重复学习Nvidia在GitHub上发布的代码-progressive_growing_of_gans。但是，我发现以下几种基于官方API找不到的操作参考。
feed_dict = {}
setter = tf.assign(var, tf.placeholder(var.dtype, var.shape, 'new_value'),name='setter')
feed_dict[setter.op.inputs[1]] = value
setter.op.inputs是什么意思？
v = tf.cast(value_expr, tf.float32)
v.shape.ndims
v.shape.ndims是什么意思？
顺便问一下，如何获得此类方法的参考？似乎它们没有包含在官方API中。
谢谢大家！
python大神给出的解决方案
shape对象的tf.Tensor属性是tf.TensorShape对象。如您在文档中所见，ndims是张量的尺寸数或“等级”（如果形状是完全动态的，则为None）。
op属性是产生张量的tf.Operation。在此，inputs是该操作接收的张量的列表。所以：
feed_dict[setter.op.inputs[1]] = value
表示“采取产生setter的操作（tf.assign操作），并从中获得其第一个输入（用作新变量值的tf.placeholder并将其与value中的feed_dict关联）” 。
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