介绍
改变形状
用法与np.reshape()类似
语法
tf.reshape(
tensor,
shape,
name=None
)
参数
- tensor：要调整的张量
- shape：要改变的形状，int32 或 int64 类型
例子
3行4列转2行6列
import numpy as np
import tensorflow as tf
arr=np.arange(12).reshape(3,4)
tens=tf.Variable(arr)
tens2=tf.reshape(tens,[2,6])
print(tens)
print('-'*50)
print(tens2)
执行结果：
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(3, 4) dtype=int64, numpy=
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])>
--------------------------------------------------
tf.Tensor(
[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]], shape=(2, 6), dtype=int64)
2行3列转1行x列
改变形状时，将不确定的x设置为-1，tensorflow会自行计算
import numpy as np
import tensorflow as tf
arr=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
tens=tf.Variable(arr)
# 将不确定的设置为-1
tens2=tf.reshape(tens,(1,-1))
print(tens)
print(tens2)
执行结果：
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=int64, numpy=
array([[1, 2, 3],
[3, 4, 5]])>
tf.Tensor([[1 2 3 3 4 5]], shape=(1, 6), dtype=int64)
2行3列转一维
import numpy as np
import tensorflow as tf
arr=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
tens=tf.Variable(arr)
tens2=tf.reshape(tens,[-1])
print(tens)
print('-'*50)
print(tens2)
执行结果：
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=int64, numpy=
array([[1, 2, 3],
[3, 4, 5]])>
--------------------------------------------------
tf.Tensor([1 2 3 3 4 5], shape=(6,), dtype=int64)
将1行1列转成数字张量
import numpy as np
import tensorflow as tf
arr=np.array([19])
tens=tf.Variable(arr)
tens2=tf.reshape(tens,[])
print(tens)
print('-'*50)
print(tens2)
执行结果：
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(1,) dtype=int64, numpy=array([19])>
--------------------------------------------------
tf.Tensor(19, shape=(), dtype=int64)