tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1]) 的reshape的用法是怎样?
时间: 2023-10-05 07:08:44 浏览: 29
tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1]) 的作用是将张量 xs 重新 Reshape 成一个四维的张量,具体来说就是将 xs 中的所有元素按照先行后列的顺序展开成一个新的数组,然后将其转换成一个维度为 [-1, 28, 28, 1] 的四维张量。其中 -1 表示在这一维上自动计算元素个数,28 和 1 分别表示新张量的宽度和通道数目。这个函数通常用于将一维向量转换为更高维度的张量,或者用于批量处理样本数据。
相关问题
x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1]) 的-1,代表什么含义?可以改为NONE?
-1在reshape函数中代表一个占位符,其值由计算机自动计算得出,使得reshape函数能够根据其他参数的维度推断出-1所代表的维度大小。因此,可以将-1理解为一个“不确定”的维度。在本例中,-1是为了让reshape函数能够根据原始数据包含的元素数量自动计算出剩余的维度大小。因为原始数据包含28 * 28个元素,所以可以用-1代替剩余的维度。在这个特定的例子中,可以将-1改为None或其他正整数也可以实现相同的效果。
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x_input') x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1]) 中的reshape起到了什么作用?
reshape的作用是将输入的数据xs按照给定的形状[-1, 28, 28, 1]进行重新排列,并返回新的tensor x_image。在这个例子中,reshape函数的参数中[-1, 28, 28, 1]表示将xs分成若干个28×28大小的图片,每个图片有1个通道。这个重新排列后的tensor可以作为神经网络的输入。