TF留档说运行这两条线
t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
tf.rank(t)
应该返回3，因为张量秩是3。然而，它返回
<tf.Tensor 'Rank_1:0' shape=() dtype=int32>
留档还说秩函数相当于Numpy的ndim，所以我在给定数组中运行它，它确实返回3。
这个问题有什么原因吗？我在Spyder中使用集成的Ipython控制台；python 3.5
似乎我还不了解TensorFlow的内部工作原理。正如我读到的，tf。张量没有指定值。它们只是稍后计算的图形。我不知道的是，它们只在tf之后计算。Session（）调用。运行会话以计算秩确实产生了正确的“3”
答案在以下问题中找到tf.rankTensorflow中的函数
