四维向量reshape的用法

四维向量的reshape用法可以通过以下步骤实现：

假设有一个四维向量tensor，形状为（batch_size，height，width，channel），需要将它reshape为形状为（batch_size，new_height，new_width，new_channel）的四维向量。

1. 首先，计算需要reshape后的四维向量的元素个数，即new_height * new_width * new_channel * batch_size。

2. 然后，使用tensor.reshape函数将原始的四维向量reshape为形状为（元素个数）的一维向量。

3. 接着，使用numpy.reshape函数将一维向量reshape为形状为（batch_size，new_height，new_width，new_channel）的四维向量。

代码实现如下：

import numpy as np

# 原始四维向量
tensor = np.random.rand(2, 4, 4, 3)

# 新形状
new_height = 8
new_width = 8
new_channel = 2

# 计算新的元素个数
new_size = new_height * new_width * new_channel * tensor.shape[0]

# reshape为一维向量
tensor = tensor.reshape(new_size)

# reshape为四维向量
tensor = np.reshape(tensor, (tensor.shape[0] // (new_height * new_width * new_channel), new_height, new_width, new_channel))