使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants对图做一下转换，发现中间的op的shape没了，然后使用baldeDISC编译会报错，这个问题怎么解决呢
请教一个机器学习PAI的问题，对图做一下转换，发现中间的op的shape没了，怎么办[阿里云机器学习PAI]
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使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants对图做一下转换，发现中间的op的shape没了，然后使用baldeDISC编译会报错，这个问题怎么解决呢
如果中间操作的形状在转换过程中丢失，可以检查原始模型的定义和形状信息，确保其正确定义了中间操作的形状。如果原始模型中的形状信息也不完整，可以尝试更新模型定义，添加缺失的形状信息。
在阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence，简称PAI）中，当对图进行转换时，可能会导致中间操作（op）的形状（shape）信息丢失。这可能是因为某些操作在转换过程中可能会改变输入数据的形状，从而导致中间操作的形状无法推断。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：
1、显式指定形状：在转换过程中，可以显式地指定中间操作的形状。例如，对于某个操作op，您可以通过设置op的shape属性来指定其形状，例如：op.set_attr(“shape”, [batch_size, height, width, channels])，其中batch_size、height、width和channels是您期望的形状参数。
2、使用shape推断工具：PAI提供了一些用于形状推断的工具，可以帮助您在转换过程中恢复中间操作的形状信息。您可以尝试使用这些工具来推断中间操作的形状，然后将其作为转换的参数进行传递。
3、检查原始模型：如果中间操作的形状在转换过程中丢失，可以检查原始模型的定义和形状信息，确保其正确定义了中间操作的形状。如果原始模型中的形状信息也不完整，可以尝试更新模型定义，添加缺失的形状信息。