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tensorflow中reshape的用法是什么

小亿
138
2024-04-16 13:46:08
栏目: 深度学习

在TensorFlow中,tf.reshape()函数用于更改张量的形状,即重新设置张量的维度。其语法为:

tf.reshape(tensor, shape)

其中,tensor为要进行形状改变的张量,shape为新的形状。需要注意的是,新的形状的总元素个数必须与原张量的总元素个数相同,否则会报错。

示例:

import tensorflow as tf

# 定义一个张量
x = tf.constant([[1, 2],
                 [3, 4],
                 [5, 6]])

# 将张量x的形状改变为(2, 3)
reshaped_x = tf.reshape(x, [2, 3])

# 查看改变后的张量
print(reshaped_x)

在以上示例中,tf.reshape()函数将原来形状为(3, 2)的张量x重塑为新的形状为(2, 3)的张量reshaped_x

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