Định hình lại một tensor.
Cho `tensor`, thao tác này trả về một tensor có cùng giá trị với `tensor` có hình dạng `shape`.
Nếu một thành phần của `hình dạng` tensor 1-D là giá trị đặc biệt -1, thì kích thước của kích thước đó được tính sao cho tổng kích thước không đổi. Cụ thể, một `hình dạng` của `[-1]` phẳng thành 1-D. Nhiều nhất một thành phần của `hình dạng` có thể không xác định.
`hình dạng` phải là 1-D và phép toán trả về một tenxơ có hình dạng `hình dạng` chứa đầy các giá trị của `tensor`. Trong trường hợp này, số phần tử được ngụ ý bởi `hình dạng` phải giống với số phần tử trong `tensor`.
Sẽ là lỗi nếu `hình dạng` không phải là 1-D.
Ví dụ:
# 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
Hằng số
Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
tĩnh <T mở rộng TType > Định hình lại <T> | |
Đầu ra <T> | đầu ra () |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static Định hình lại <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Tenor toán hạng <T>, Toán hạng <? mở rộng TNumber > hình dạng)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Định hình lại mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
hình dạng | Xác định hình dạng của tensor đầu ra. |
Trả lại
- một phiên bản mới của Định hình lại