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TensorFlow的reshape操作 tf.reshape的实现
脚本专栏 2024/11/19 佚名
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初学tensorflow，如果写的不对的，请更正，谢谢！

tf.reshape(tensor, shape, name=None)

函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式。

其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算，但列表中只能存在一个-1。（当然如果存在多个-1，就是一个存在多解的方程了）

好了我想说的重点还有一个就是根据shape如何变换矩阵。其实简单的想就是，

reshape（t, shape） => reshape(t, [-1]) => reshape(t, shape)

首先将矩阵t变为一维矩阵，然后再对矩阵的形式更改就可以了。

官方的例子：

# 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

在举几个例子或许就清楚了，有一个数组z，它的shape属性是(4, 4)

z = np.array([[1, 2, 3, 4],
     [5, 6, 7, 8],
     [9, 10, 11, 12],
     [13, 14, 15, 16]])
z.shape
(4, 4)

z.reshape(-1)

z.reshape(-1)
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])

z.reshape(-1, 1)
也就是说，先前我们不知道z的shape属性是多少，但是想让z变成只有一列，行数不知道多少，通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算出有12行，新的数组shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。

z.reshape(-1,1)
 array([[ 1],
    [ 2],
    [ 3],
    [ 4],
    [ 5],
    [ 6],
    [ 7],
    [ 8],
    [ 9],
    [10],
    [11],
    [12],
    [13],
    [14],
    [15],
    [16]])

z.reshape(-1, 2)

newshape等于-1，列数等于2，行数未知，reshape后的shape等于(8, 2)

 z.reshape(-1, 2)
 array([[ 1, 2],
    [ 3, 4],
    [ 5, 6],
    [ 7, 8],
    [ 9, 10],
    [11, 12],
    [13, 14],
    [15, 16]])
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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