深入理解tf.reshape的用法

一、reshape的基本用法

tf.reshape的最基本用法是为了改变张量的形状。例如，将一个形状为(2, 3)的张量reshape为(3, 2)：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = tf.reshape(a, (3, 2))
print(b)

输出结果为：

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

我们可以看到，原来的张量‘a’的形状为(2, 3)，而经过reshape后，它被重构成了一个(3, 2)的张量‘b’。

二、reshape中的一些特殊情况

除了上面的例子外，reshape还有一些特殊情况，需要特别注意：

1.新的张量的元素个数必须与原来的张量元素个数相同

这是reshape的约束条件之一，例如下面这个例子：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = tf.reshape(a, (3, -1))
print(b)

‘-1’表示在第二维度上填上任何元素，但是需要满足不能改变张量的元素个数，即6，因此就会计算出‘-1’填上的是2，如下所示的输出结果：

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

2.新的张量的维度之间可以相互转化

这是另一个reshape的特殊情况。例如下面这个例子：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
b = tf.reshape(a, (2, 4))
print(b)

在这个例子中，原来的张量‘a’的形状为(2, 2, 2)，而经过reshape后，它被重构成了一个(2, 4)的张量‘b’。

三、reshape在卷积神经网络中的应用

在卷积神经网络中，reshape也有着广泛的应用，其中比较典型的应用场景是将卷积层的输出张量reshape为全连接层的输入张量形状。例如下面这个例子：

import tensorflow as tf

input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])
output_data = tf.layers.conv2d(input_data, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu)
output_data = tf.reshape(output_data, [-1, 32 * 32 * 32])
output_data = tf.layers.dense(output_data, 10)

在这个例子中，卷积层的输出张量形状为(None, 32, 32, 32)，其中None表示batch_size。而将其reshape为(-1, 32 * 32 * 32)后，就可以作为全连接层的输入张量形状。

四、reshape的注意事项

虽然reshape是一个非常常用的函数，但在使用时还是需要注意一些事项：

1.张量在内存中的存储顺序

对于一个张量，在内存中的存储顺序是按照C语言中的行优先（row-major）还是列优先（column-major）顺序而定。在TensorFlow中，默认的存储顺序是row-major。因此，在进行reshape时，需要注意数据的存储顺序，如果需要按列优先（column-major）的方式重构张量，需要加上‘tf.transpose’函数。例如：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.reshape(a, (1, -1))
print(b)
c = tf.transpose(b)
print(c)

在这个例子中，reshape之后再通过transpose进行张量重构，输出结果为：

[[1 2 3 4]]
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]]

2.避免在reshape中出现未知尺寸

有时候在进行reshape操作时，可能会在某一维度上不确定张量形状的大小。在这种情况下，可以使用‘tf.reshape’中的-1来表示不确定的值。但是，这种用法会导致TensorFlow在执行计算图时需要额外的推断过程，从而增加了计算时间。

总结

在TensorFlow中，reshape是非常重要的函数，它可以方便地对张量进行形状调整。在使用reshape时，需要注意一些特殊情况和注意事项，才能发挥reshape的最大作用。