tf.keras.layers.Reshape

Изменяет форму выходных данных на определённую.

Наследуется от: Layer

tf.keras.layers.Reshape(
    target_shape, **kwargs
)

Форма входа:

Произвольная, хотя все размеры формы входа должны быть фиксированными. Используйте ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось образца), когда этот слой используется в качестве первого слоя в модели.

Форма вывода:

(batch_size,) + target_shape

Пример:

# as first layer in a Sequential model
model = Sequential()
model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12,)))
# now: model.output_shape == (None, 3, 4)
# note: `None` is the batch dimension

# as intermediate layer in a Sequential model
model.add(Reshape((6, 2)))
# now: model.output_shape == (None, 6, 2)

# also supports shape inference using `-1` as dimension
model.add(Reshape((-1, 2, 2)))
# now: model.output_shape == (None, None, 2, 2)