Membentuk ulang tensor.
Mengingat `tensor`, operasi ini mengembalikan tensor yang memiliki nilai yang sama dengan `tensor` dengan bentuk `shape`.
Jika salah satu komponen `bentuk` tensor 1-D memiliki nilai khusus -1, ukuran dimensi tersebut dihitung sehingga ukuran totalnya tetap konstan. Khususnya, `bentuk` dari `[-1]` diratakan menjadi 1-D. Paling banyak satu komponen `bentuk` mungkin tidak diketahui.
`Bentuk` harus 1-D dan operasi mengembalikan tensor dengan bentuk `bentuk` yang diisi dengan nilai `tensor`. Dalam hal ini, jumlah elemen yang tersirat dalam `bentuk` harus sama dengan jumlah elemen dalam `tensor`.
Ini adalah kesalahan jika `bentuk` bukan 1-D.
Misalnya:
# 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
Metode Publik
Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor. |
statis <T, U memperluas Angka> Bentuk ulang <T> | |
Keluaran <T> | keluaran () |
Metode Warisan
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static Reshape <T> buat ( Lingkup lingkup , Tensor Operan <T>, Bentuk Operan <U>)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Reshape baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
membentuk | Mendefinisikan bentuk tensor keluaran. |
Kembali
- contoh baru dari Reshape