一、tf.shape()

tf.shape(input,name=None,out_type=tf.int32)

引數

（1）input：輸入張量或稀疏張量；

（2）name：命名；

（3）out_type：預設tf.int32型別；

輸出

返回out_type型別張量。

例子：將矩陣的維度輸出成一個維度的矩陣

import tensorflow as tf
import numpy as np

A = np.array([[[1, 1, 1],
               [2, 2, 2]],
              [[3, 3, 3],
               [4, 4, 4]],
              [[5, 5, 5],
               [6, 6, 6]]])
t = tf.shape(A)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(t))
 

import tensorflow as tf
import numpy as np

A = np.array([[[1, 1],
               [2, 2]],
              [[3, 3],
               [4, 4]]])
t = tf.shape(A)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(t))

二、tf.reshape()

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

引數

（1）tensor：輸入張量；

（2）shape：列表形式，可以存在-1；

        -1代表的含義是不用我們自己指定這一維的大小，函式會自動計算，但列表中只能存在一個-1；

（3）name：命名；

輸出

將tensor變換為引數shape的形式。

例子

import numpy as np
a= np.array([0,1,2,3,4,5,6,7])
print('a=',a)

b = a.reshape((2,4))
print('b=',b)

c = a.reshape((2,2,2))
print('c=',c)