tf.reshape

Изменяет форму тензора.

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

Учитывая tensor, эта операция возвращает тензор, содержащий те же значения, что и tensor, но с формой shape.

Если один из компонентов shape имеет специальное значение -1, размер этого измерения вычисляется так, чтобы общий размер оставался неизменным. В частности, shape из [-1] раскладывается в 1-мерный тензор. Максимально один компонент shape может быть равен -1.

Если shape имеет 1-мерную или более высокую размерность, операция возвращает тензор с формой shape, заполненный значениями из tensor. В этом случае количество элементов, подразумеваемое shape , должно быть таким же, как количество элементов в tensor.

Пример:

# tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# tensor 't' has shape [9]
reshape(t, [3, 3]) ==> [[1, 2, 3],
                        [4, 5, 6],
                        [7, 8, 9]]

# tensor 't' is [[[1, 1], [2, 2]],
#                [[3, 3], [4, 4]]]
# tensor 't' has shape [2, 2, 2]
reshape(t, [2, 4]) ==> [[1, 1, 2, 2],
                        [3, 3, 4, 4]]

# tensor 't' is [[[1, 1, 1],
#                 [2, 2, 2]],
#                [[3, 3, 3],
#                 [4, 4, 4]],
#                [[5, 5, 5],
#                 [6, 6, 6]]]
# tensor 't' has shape [3, 2, 3]
# pass '[-1]' to flatten 't'
reshape(t, [-1]) ==> [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]

# -1 can also be used to infer the shape

# -1 is inferred to be 9:
reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
                         [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 2:
reshape(t, [-1, 9]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
                         [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 3:
reshape(t, [ 2, -1, 3]) ==> [[[1, 1, 1],
                              [2, 2, 2],
                              [3, 3, 3]],
                             [[4, 4, 4],
                              [5, 5, 5],
                              [6, 6, 6]]]

# tensor 't' is [7]
# shape `[]` reshapes to a scalar
reshape(t, []) ==> 7