Функция reshape

Функция reshape изменяет форму тензора, сохраняя порядок и значения его элементов. Первым параметром функция принимает исходный тензор. Вторым параметром передается новая форма в виде списка или кортежа целых чисел. Один из элементов формы может быть равен -1, тогда TensorFlow автоматически вычислит его размер.

Синтаксис

tf.reshape(tensor, shape)

Пример

Давайте преобразуем одномерный тензор 1, 2, 3, 4, 5, 6 в двумерный тензор формы 2 на 3:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6])
res = tf.reshape(t, [2, 3])
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [4 5 6]], shape=(2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте преобразуем двумерный тензор [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] в одномерный тензор:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reshape(t, [6])
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1 2 3 4 5 6], shape=(6,), dtype=int32)

Пример

Давайте используем -1 для автоматического вычисления одного из размеров формы:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6])
res = tf.reshape(t, [3, -1])
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]], shape=(3, 2), dtype=int32)

Смотрите также

функцию expand_dims,
которая добавляет новое измерение к тензору
функцию squeeze,
которая удаляет измерения единичного размера
функцию transpose,
которая меняет порядок осей тензора
функцию shape,
которая возвращает форму тензора