mindspore.Tensor.reshape

mindspore.Tensor.reshape(*shape)

基于给定的 shape ，对输入Tensor进行重新排列。

shape 最多只能有一个-1，在这种情况下，它可以从剩余的维度和输入的元素个数中推断出来。

参数：

• shape (Union[int, tuple[int], list[int]]) - 如果 shape 是list或者tuple，其元素需为整数，并且只支持常量值。 如 $(y_1,y_2,...,y_S)$ 。

返回：

Tensor，若给定的 shape 中不包含-1, 则输出 shape 为 $(y_1,y_2,...,y_S)$ 。若给定的 shape 中第 k 个位置 为-1，则输出 shape 为 $(y_1,...,y_{k-1},\frac{\prod _{i=1}^R{x}_i}{y_1\times ...\times y_{k-1}\times y_{k+1}\times ...\times y_S},y_{k+1},...,y_S)$，其中输入Tensor的 shape 为 $(x_1,x_2,...,x_R)$ 。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> input = Tensor(np.array([[-0.1, 0.3, 3.6], [0.4, 0.5, -3.2]]), mindspore.float32)
>>> output = input.reshape(3, 2)
>>> print(output)
[[-0.1  0.3]
 [ 3.6  0.4]
 [ 0.5 -3.2]]