TensorFlow中的reshape操作详解：tf.reshape()函数

reshape()的括号中所包含的参数有哪些呢？常见的写法有tf.reshape((28,28)):

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

函数的作用是将tensor变换为参数shape形式，其中的shape为一个列表形式，特殊的是列表可以实现逆序的遍历，即list(-1).-1所代表的含义是我们不用亲自去指定这一维的大小，函数会自动进行计算，但是列表中只能存在一个-1。（如果存在多个-1，就是一个存在多解的方程）
下面就说一下reshape是如何进行矩阵的变换的，其简单的流程就是：

将矩阵t变换为一维矩阵，然后再对矩阵的形式进行更改就好了，具体的流程如下：

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

实际操作中，有如下效果：我创建了一个一维的数组

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>>>import numpy as np
>>>a= np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
>>>a
array([1,2,3,4,5,6,7,8])
>>>

使用reshape()方法来更改数组的形状，使得数组成为一个二维的数组：（数组中元素的个数是2×4=8）

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>>>d = a.reshape((2,4))
>>>d
array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])
       

进一步提升，可以得到一个三维的数组f:（注意数组中元素的个数时2×2×2=8）

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>>>f = a.reshape((2,2,2))
>>>f
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[5, 6],
        [7, 8]]])
        

注意：形状发生变化的原则时数组元素的个数是不能发生改变的，比如像下面这样的写法就会报错：

（元素的个数是2×2=4，所以会报错）

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>>> e = a.shape((2,2))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object is not callable

-1 的应用:-1 表示不知道该填什么数字合适的情况下，可以选择，由python通过a和其他的值3推测出来，比如，这里的a 是二维的数组，数组中共有6个元素，当使用reshape()时，6/3=2，所以形成的是3行2列的二维数组，可以看出，利用reshape进行数组形状的转换时，一定要满足（x,y）中x×y=数组的个数。

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>>>a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>>np.reshape(a,(3,-1)) 
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.reshape(a,(1,-1))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
>>> np.reshape(a,(6,-1))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6]])
>>> np.reshape(a,(-1,1))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6]])
       

下面是两张2×3大小的图片（不知道有几张图片可以用-1代替），如何把所有二维照片给转换成一维的，请看以下三维的数组：

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>>>image = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,1,1], [1,1,1]]])
>>>image.shape
(2,2,3)
>>>image.reshape((-1,6))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1]])
>>> a = image.reshape((-1,6))
>>> a.reshape((-1,12))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])
a.reshape((12,-1))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6],
       [1],
       [1],
       [1],
       [1],
       [1],
       [1]])
>>> a.reshape([-1])
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

通过reshape生成的新的形状的数组和原始数组共用一个内存，所以一旦更改一个数组的元素，另一个数组也将会发生改变。

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>>>a[1] = 100
>>>a
array([  1, 100,   3,   4,   5,   6,   7,   8])
>>> d
array([[  1, 100,   3,   4],
       [  5,   6,   7,   8]])
       

最后再给大家呈现一下官方给出的例子：

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# 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

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