Reshape

Định hình lại một tensor.

Cho `tensor`, thao tác này trả về một tensor có cùng giá trị với `tensor` có hình dạng `shape`.

Nếu một thành phần của `hình dạng` tensor 1-D là giá trị đặc biệt -1, thì kích thước của kích thước đó được tính sao cho tổng kích thước không đổi. Cụ thể, một `hình dạng` của `[-1]` phẳng thành 1-D. Nhiều nhất một thành phần của `hình dạng` có thể không xác định.

`hình dạng` phải là 1-D và phép toán trả về một tenxơ có hình dạng `hình dạng` chứa đầy các giá trị của `tensor`. Trong trường hợp này, số phần tử được ngụ ý bởi `hình dạng` phải bằng số phần tử trong `tensor`.

Sẽ là lỗi nếu `hình dạng` không phải là 1-D.

Ví dụ:

# 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