我有一个卷积层的滤波器/内核权重的4D张量。
它们将通过形状[5,5,3,32]，32个RGB 5x5滤镜传递到后续操作。
收集它们的值以使用tf.summary.image进行监视/分析/存储，我需要将此张量整形为[32,5,5,3]的形状，然后分别查看/存储32个过滤器中的每一个[5,5,3]的图片
仅使用tf.reshape()就能做到吗？还是我需要做多个张量变换？
答案 0 :(得分：1)
您需要transpose而不是reshape，tf.transpose(t, (3,0,1,2))应该做您需要的事情（假设t是您的张量），这会将最后一个轴移位为第一个轴