Reforma un tensor.
Dado el "tensor", esta operación devuelve un tensor que tiene los mismos valores que el "tensor" con forma "shape".
Si un componente de la "forma" del tensor 1-D tiene el valor especial -1, el tamaño de esa dimensión se calcula de modo que el tamaño total permanezca constante. En particular, una "forma" de "[-1]" se aplana en 1-D. Es posible que se desconozca como máximo un componente de la "forma".
La "forma" debe ser 1-D y la operación devuelve un tensor con forma "forma" rellena con los valores de "tensor". En este caso, el número de elementos implicados en "forma" debe ser el mismo que el número de elementos en "tensor".
Es un error si la "forma" no es unidimensional.
Por ejemplo:
# 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
Métodos públicos
Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estático <T, U extiende Número> Reformar <T> | |
Salida <T> | producción () |
Métodos heredados
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
Reforma estática pública <T> crear (alcance alcance , tensor operando <T>, forma operando <U>)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación de remodelación.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
forma | Define la forma del tensor de salida. |
Devoluciones
- una nueva instancia de Reshape