我正在尝试了解 tf.reshape 的工作原理。让我们举个例子:
embeddings = tf.placeholder(tf.float32, shape=[N0,N1])
M_2D = tf.placeholder(tf.float32, shape=[N0,None])
M_3D = tf.reshape(M_2D, [-1,N0,1])
weighted_embeddings = tf.multiply(embeddings, M_3D)
这里我有一个二维张量 M_2D，其列表示 N1 维的 N0 个嵌入的系数。我想创建一个 3D 张量，其中 M_2D 的每一列都放置在 M_3D 的第一维中，并且列保持相同的顺序。我的最终目标是创建一个 2D 嵌入的 3D 张量，每个嵌入由 M_2D 的列加权。
我如何确定 reshape 实际上将每一列放置在 M_3D 的新维度中。是否有可能改为放置行？ tensorflow 文档中是否有关于 tf.reshape 内部工作过程的明确解释，特别是在提供 -1 时？
最佳答案
tf.reshape 之前和之后的张量具有相同的展平顺序。
在tensorflow runtime中，一个Tensor由原始数据(字节数组)、shape和dtype组成，tf.reshape只改变shape，原始数据和dtype没有改变。 -1 或 tf.reshape 中的None 表示可以计算出这个值。
例如，
# a tensor with 6 elements, with shape [3,2]
a = tf.constant([[1,2], [3,4], [5,6]])
# reshape tensor to [2, 3, 1], 2 is calculated by 6/3/1
b = tf.reshape(a, [-1, 3, 1])
在这个例子中，a和b具有相同的展平顺序，即[1,2,3,4,5,6]，a 的形状为 [3,2]，其值为 [[1,2], [3,4], [5,6] ]，b的形状为[2,3,1]，其值为[[[1],[2],[3 ]],[[4],[5],[6]]].
关于python - tf.reshape() 在内部是如何工作的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51706848/