x.shape为3×5×2，创建这个随机矩阵，用keras

在`keras`中，可以使用`tf.random`模块的函数来创建随机张量。对于形状为`(3, 5, 2)`的随机矩阵，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

x = tf.random.uniform((3, 5, 2))
print(x)

其中，`tf.random.uniform`函数用于创建一个形状为`(3, 5, 2)`的随机矩阵，然后使用`print`函数打印输出。该随机矩阵中的每个元素都是在`[0, 1)`范围内均匀分布的随机数。你也可以根据需要修改形状和分布类型。

相关问题

x.shape为3×5×2，创建这个随机矩阵，用keras，并打印它的形状

在`keras`中，可以使用`tf.random`模块的函数来创建随机张量。对于形状为`(3, 5, 2)`的随机矩阵，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

x = tf.random.uniform((3, 5, 2))
print(x.shape)

其中，`tf.random.uniform`函数用于创建一个形状为`(3, 5, 2)`的随机矩阵，然后使用`print`函数打印输出它的形状。输出结果为`(3, 5, 2)`，即表示该随机矩阵的形状为`(3, 5, 2)`。

x.shape为3×5×2，创建这个随机矩阵，用keras，打印它的形状，将其分别命名为a,b,c

在`keras`中，可以使用`tf.random`模块的函数来创建随机张量。对于形状为`(3, 5, 2)`的随机矩阵，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

x = tf.random.uniform((3, 5, 2))
a, b, c = x.shape
print('a:', a)
print('b:', b)
print('c:', c)

其中，`tf.random.uniform`函数用于创建一个形状为`(3, 5, 2)`的随机矩阵，然后使用`.shape`属性获取它的形状信息，将其分别命名为`a`、`b`、`c`，并使用`print`函数打印输出它们的值。输出结果为：

a: 3
b: 5
c: 2

即表示该随机矩阵的形状为`(3, 5, 2)`，其中`a`、`b`、`c`分别表示它的三个维度的大小。