forked from huawei/mindspore2022
36 lines
1.1 KiB
ReStructuredText
36 lines
1.1 KiB
ReStructuredText
mindspore.ops.Reshape
|
||
======================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.ops.Reshape(*args, **kwargs)
|
||
|
||
基于给定的shape,使用相同的值对输入Tensor进行reshape操作。
|
||
|
||
`input_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。
|
||
|
||
**输入:**
|
||
|
||
- **input_x** (Tensor) - Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)` 。
|
||
- **input_shape** (tuple[int]) - 输入tuple由多个整数构成,如 :math:`(y_1, y_2, ..., y_S)` 。只支持常量值。
|
||
|
||
**输出:**
|
||
|
||
Tensor,其shape为 :math:`(y_1, y_2, ..., y_S)` 。
|
||
|
||
**异常:**
|
||
|
||
- **ValueError** - 给定的 `input_shape`,如果它有几个-1,或者其元素的乘积小于或等于0,或者无法被输入Tensor的shape的乘积相除,或者与输入的数组大小不匹配。
|
||
|
||
**支持平台:**
|
||
|
||
``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
|
||
|
||
**样例:**
|
||
|
||
>>> input_x = Tensor(np.array([[-0.1, 0.3, 3.6], [0.4, 0.5, -3.2]]), mindspore.float32)
|
||
>>> reshape = ops.Reshape()
|
||
>>> output = reshape(input_x, (3, 2))
|
||
>>> print(output)
|
||
[[-0.1 0.3]
|
||
[ 3.6 0.4]
|
||
[ 0.5 -3.2]]
|