用于形状数组的负指数是多少？ （Tensorflow）

Question

在Tensorflow的MNIST教程中，我们将最后一个Pool层的输出重新整形为单个向量。编写的代码是：

h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) 

什么是-1指数？我们不是只想将输出整形为单个向量，那么为什么我们不仅仅重塑为：[1,7 * 7 * 64]？

提前致谢！

Answer 1

-1表示自动展开。例如，具有[-1,7 * 7 * 64]的重塑将将[19 * 7 * 7 * 64]的1维形状转换为[19,7 * 7]的二维形状。 * 64]。

另一个例子，一个[5，-1,7]的重塑会将一维形状（例如[70]）转换为[5,2,7]的三维形状。

Answer 2

将推断出-1。

因此，NumPy或TensorFlow将根据传入元素和指定的其他尺寸推断尺寸大小应该是什么

Answer 3

输入层-1的第一个形状维度指的是批量大小，它可能是可变的。

例如我们可能有 (-1, 28, 28, 1) 的输入形状，这意味着我们可以输入尺寸为 (28, 28, 1) 的数据（例如图像），这些数据在 中接收批次大小可变。批量大小可以是 32 或 128，或者不是，它将自动应用于图层。它也适用于其他层，例如输出层也可能具有 (-1, 10) 的形状，其中第一维也表示可变批量大小，它将在运行时替换为正确的批量大小。