tensorflow中的shape问题

在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）

是张量维数的一个数量描述。

比如，下面的张量（使用Python中list定义的）就是2阶.

 t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵，一阶张量可以认为是一个向量.对于一个二阶张量你可以用语句t[i, j]来访问其中的任何元素.

而对于三阶张量你可以用't[i, j, k]'来访问其中的任何元素.

阶	数学实例	Python 例子
0	纯量 (只有大小)	`s = 483`
1	向量(大小和方向)	`v = [1.1, 2.2, 3.3]`
2	矩阵(数据表)	`m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]`
3	3阶张量 (数据立体)	`t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]]`
n	n阶 (自己想想看)	`....`

形状

TensorFlow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数.下表展示了他们之间的关系：

阶	形状	维数	实例
0	[ ]	0-D	一个 0维张量. 一个纯量.
1	[D0]	1-D	一个1维张量的形式[5].
2	[D0, D1]	2-D	一个2维张量的形式[3, 4].
3	[D0, D1, D2]	3-D	一个3维张量的形式 [1, 4, 3].
n	[D0, D1, ... Dn]	n-D	一个n维张量的形式 [D0, D1, ... Dn].

shape [2,3] 表示为数组的意思是第一维有两个元素，第二维有三个元素，如: [[1,2,3],[4,5,6]]

先具体地看几个例子：

第一个：shape=[3,3]

输出为：

第二个:shape=[1,3,3]

输出为：

通过上面两个例子，通过输出形式可以看到，当二维张量变为三维时，首先中括号层数相应变为三层，其中[1,3,3]中的1，表示内部具有两层中括号的数组只有一组，3代表两层中括号内又包含三组元素，最后一个3代表每一个最小数组单元中包含3个元素。

其实shape怎么看，可以通过数中括号的方式来简单的判断和设定。

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