TensorFlow学习笔记（十八）tf.reshape矩阵变形

tf.reshape(tensor, shape, name=None)

矩阵变形是常用的操作，在Tensorflow中调用方式有多种，例如：

1. tf.reshape

tf.reshape(L3, [-1, W4.get_shape().as_list()[0]])

2. object.reshape

mnist.test.images.reshape(-1, 28, 28, 1)

所有reshape函数中，关键的是shape这个参数

下以tf.reshape为例介绍shape参数对结果的影响

tf.reshape(tensor, shape, name=None)

# tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# tensor 't' has shape [9]
reshape(t, [3, 3]) ==> [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
# tensor 't' is [[[1, 1], [2, 2]],
# [[3, 3], [4, 4]]]
# tensor 't' has shape [2, 2, 2]
reshape(t, [2, 4]) ==> [[1, 1, 2, 2],
[3, 3, 4, 4]]
# tensor 't' is [[[1, 1, 1],
# [2, 2, 2]],
# [[3, 3, 3],
# [4, 4, 4]],
# [[5, 5, 5],
# [6, 6, 6]]]
# tensor 't' has shape [3, 2, 3]
# pass '[-1]' to flatten 't'
reshape(t, [-1]) ==> [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]
# -1 can also be used to infer the shape
# -1 is inferred to be 9:
reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 2:
reshape(t, [-1, 9]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 3:
reshape(t, [ 2, -1, 3]) ==> [[[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3]],
[[4, 4, 4],
[5, 5, 5],
[6, 6, 6]]]
# tensor 't' is [7]
# shape `[]` reshapes to a scalar
reshape(t, []) ==> 7

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