Reshape

एक टेंसर को पुनः आकार देता है।

`टेन्सर` को देखते हुए, यह ऑपरेशन एक टेंसर लौटाता है जिसका आकार `आकार` के साथ `टेन्सर` के समान मान होता है।

यदि 1-डी टेंसर 'आकार' का एक घटक विशेष मान -1 है, तो उस आयाम के आकार की गणना की जाती है ताकि कुल आकार स्थिर रहे। विशेष रूप से, `[-1]` का `आकार` 1-डी में चपटा हो जाता है। 'आकार' का अधिकतम एक घटक अज्ञात हो सकता है।

'आकार' 1-डी होना चाहिए और ऑपरेशन 'आकार' के साथ एक टेंसर लौटाता है जो 'टेंसर' के मानों से भरा होता है। इस मामले में, 'आकार' द्वारा निहित तत्वों की संख्या 'टेंसर' में तत्वों की संख्या के समान होनी चाहिए।

यदि `आकार` 1-डी नहीं है तो यह एक त्रुटि है।

उदाहरण के लिए:

# 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