Reshape

텐서의 형태를 변경합니다.

'tensor'가 주어지면 이 작업은 'shape' 모양을 가진 'tensor'와 동일한 값을 갖는 텐서를 반환합니다.

1차원 텐서 'shape'의 한 구성 요소가 특수 값 -1인 경우 해당 차원의 크기는 전체 크기가 일정하게 유지되도록 계산됩니다. 특히 `[-1]`의 `모양`은 1차원으로 편평화됩니다. '모양'의 최대 한 가지 구성요소는 알려지지 않을 수 있습니다.

'shape'은 1차원이어야 하며 이 작업은 'tensor' 값으로 채워진 'shape' 모양의 텐서를 반환합니다. 이 경우 'shape'가 암시하는 요소 수는 'tensor'의 요소 수와 동일해야 합니다.

`shape`가 1차원이 아니면 오류입니다.

예:

# 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