x [：1]和x [0]之间的差异

Question

我正在使用tensorflow和numpy，并遇到了一个问题，即在单个测试示例上运行概率_model（）。我的数组x_test是2d数组。

probability_model(x_test[:1])

工作正常，但是

probability_model(x_test[0])

返回WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape Tensor("sequential_input:0", shape=(None, 28, 28), dtype=float32) for input (None, 28, 28), but it was re-called on a Tensor with incompatible shape (28, 28).

我认为x_test [0]和x_test [：1]将返回相同的1D数组，但是似乎其中一个结果是尺寸为（None，28，28）的数组，另一个结果是（28,28） ）数组。所以我的问题不是关于tensorflow（我只是用它来显示我的错误），这些表达式是否实际上导致了不同的数组，如果有的话，这有什么区别，因为在分析它们的输出时它们看起来是相同的。最后，是否有一个表达式可以用来将x_test [0]转换为我需要调用函数的（None，28，28）大小？

谢谢

Answer 1

一个简单的测试表明，for (const obj of allWebGL2ContextsResources.get(someContext).entries()) { for (const type of types) { const Type = `WebGL${type}`; if (obj instanceof window[Type]) { someContext[`delete${type}`](obj); continue; } } } allWebGL2ContextsResources.delete(someContext); 返回了位于arr[0]中位置的对象，而0返回了在索引arr[:1]处切出的列表（因此只是第一个对象）

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输出：

a = [1, 2, 3]
print(a[0], a[:1])