tf.reshape

`tf.reshape` 是 TensorFlow 中用于改变张量形状的函数。它可以将一个张量转换成指定的形状，而不改变张量的数据。它的语法如下：

tf.reshape(tensor, shape, name=None)

其中，`tensor` 参数是需要改变形状的张量，`shape` 参数是目标形状，可以是一个列表或元组。如果 `shape` 中某个元素是 `-1`，则表示这一维的大小由函数自动计算得出，以保证张量元素总数不变。

例如，将一个形状为 `(2, 3, 4)` 的张量转换成形状为 `(6, 4)` 的张量可以这样实现：

import tensorflow as tf

x = tf.ones((2, 3, 4))
y = tf.reshape(x, (6, 4))
print(y.shape)  # 输出 (6, 4)

需要注意的是，`tf.reshape` 函数返回的是一个新的张量，原张量并不会被修改。如果在 `shape` 中指定的形状与原张量的元素总数不同，则会抛出异常。