import tensorflow as tf
rank_three_tensor = tf.ones([3, 4, 5]) # 创建一个[3,4,5]大小的张量,3行4列,每个位置上有五个元素
matrix = tf.reshape(rank_three_tensor, [6, 10]) # 将当前变量reshape成[6,10]个大小的变量
matrixB = tf.reshape(matrix, [3, -1]) # 将现有内容改造成3×20矩阵。-1指定这个维度的元素个数根据其他维度的元素个数来计算。
matrixAlt = tf.reshape(matrixB, [4, 3, -1]) # 将当前的矩阵reshape成 4行3列每个位置上为5个元素的 tensor
# 改变张量的形状
# The number of elements of a scalar is always
# 1、因为经常有许多不同的形状具有相同数量的元素。
# 所以改变这样的张量的形状,使得reshape前后的张量中元素的数量是相同的, init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
print(sess.run(rank_three_tensor))
print(sess.run(matrix))
print(sess.run(matrixB))
print(sess.run(matrixAlt))

下边是上面代码输出的结果

2018-02-16 20:33:55.488664: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
[[[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]] [[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]] [[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]]]
[[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
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