Keras：K.reshape（x，（ - 1，input_dim））含义

Question

在reccurent.py中，有一些像这样的代码

from .. import backend as K
x = K.reshape(x,(-1,input_dim)) 
x = K.reshape(x, (-1, timesteps, output_dim))

要查看K.reshape的效果，我在Python控制台中输入以下代码：

from keras import backend as K
input_dim = 1 # input_dim = x.shape[2], and x has the shape(60000,784,1)
xnew = K.reshape(x,(-1,input_dim) 

结果xnew的形状为＆＃39; Shape.0＆＃39;。

我不知道这是什么意思。

而且，K.reshape（）的差异来自传统的重塑函数？

Answer 1

K.reshape不仅会重塑阵列，还会使用你的后端将数组转换为张量结构。

我有张量流作为我的后端。因此，在运行代码后，我将xnew设为<tf.Tensor 'Reshape_56:0' shape=(47040000, 1) dtype=float64>