inputs.reshape((batch_size, num_nodes, 1))

inputs.reshape((batch_size, num_nodes, 1))的作用是将输入的矩阵形状调整为(batch_size, num_nodes, 1)的形式。

其中batch_size表示批次的大小，num_nodes表示节点的个数。

通过reshape函数，可以将输入的矩阵调整为(batch_size, num_nodes, 1)的形状，即将原本的矩阵按照指定的维度重新排列，其中每个元素值不变。

以一个简单的例子来说明，假设原本的输入矩阵的形状是(batch_size, num_nodes)，即形状为(2, 3)的矩阵，内容如下：

[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]

使用reshape函数将其调整为(batch_size, num_nodes, 1)的形状，即形状为(2, 3, 1)的矩阵：

[[[1],
[2],
[3]],

[[4],
[5],
[6]]]

由于调整后新增了一个维度，并将原本的数据按顺序排列在新的维度内，所以每个元素仍然保持不变。这种形状的调整在深度学习中常常用于输入数据的预处理，尤其是卷积神经网络等模型的输入层。

总结来说，inputs.reshape((batch_size, num_nodes, 1))的功能是将输入的矩阵形状调整为(batch_size, num_nodes, 1)的形式，使其符合特定的维度要求，以便进行后续的处理或模型训练。