张量(1, 2803)tf变为(1, 2803

可以使用tf.squeeze()函数将张量转换为形状为(1, 2803)的张量，代码如下：

import tensorflow as tf

# 假设tensor为(1, 2803)的张量
tensor = tf.ones((1, 2803))

# 使用tf.squeeze()函数将张量转换为形状为(1, 2803)的张量
tensor_reshaped = tf.squeeze(tensor)

# 打印转换后的张量形状
print(tensor_reshaped.shape)  # 输出(2803,)

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可以使用tf.transpose()函数将形状为(1, 2803)的张量转换为形状为(2803, 1)的张量，代码如下：

import tensorflow as tf

# 假设tensor为(1, 2803)的张量
tensor = tf.ones((1, 2803))

# 使用tf.transpose()函数将张量转换为形状为(2803, 1)的张量
tensor_reshaped = tf.transpose(tensor)

# 打印转换后的张量形状
print(tensor_reshaped.shape)  # 输出(2803, 1)

将tf张量(None,)和tf张量 (None, 157416)的shape统一

可以使用tf.expand_dims()函数将(None,)的tf张量扩展维度，使其变为(None,1)的tf张量，然后使用tf.tile()函数将其沿着第二个维度复制157416次，得到一个(None,157416)的tf张量。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建(None,)的tf张量
tensor1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))
print(tensor1.shape)  # 输出(None,)

# 将tensor1扩展维度，得到(None,1)的tf张量
tensor1_expanded = tf.expand_dims(tensor1, axis=1)
print(tensor1_expanded.shape)  # 输出(None,1)

# 使用tf.tile()函数将tensor1_expanded沿着第二个维度复制157416次
tensor2 = tf.tile(tensor1_expanded, multiples=[1, 157416])
print(tensor2.shape)  # 输出(None,157416)