tensorflow 之 tf.reshape 之 -1

时间：2016-04-27 17:12:49 阅读：6623 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

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最近压力好大，写点东西可能对心情有好处。

reshape即把矩阵的形状变一下，这跟matlab一样的，但如果参数是-1的话是什么意思呢？

看一下例子哈：

In [21]:

 
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8])

In [22]:

sess.run(tf.initialize_all_variables())

In [23]:

 
print(sess.run(tensor)) 
  
print(sess.run(tensor))

[1 2 3 4 5 6 7 8]

In [24]:

 
tensorReshape = tf.reshape(tensor,[2,4])

In [25]:

 
print(sess.run(tensorReshape))

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

In [26]:

 
tensorReshape = tf.reshape(tensor,[1,2,4])

In [27]:

 
print(sess.run(tensorReshape))

[[[1 2 3 4]
  [5 6 7 8]]]

In [28]:

 
tensorResha
  
tensorReshape = tf.reshape(tensor,[-1,2,2])

In [29]:

 
print(sess.run(tensorReshape))

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]
所以-1，就是缺省值，就是先以你们合适，到时总数除以你们几个的乘积，我该是几就是几。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/wasss/p/5439363.html

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