张量的形状

Terence888

1. train_x_tensor = train_x.reshape(-1, 5, 1)

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其中，train_x.shape 为(100,1)
那么train_x_tensor 这个张量的形状是什么样的？

FishC

要理解张量 `train_x_tensor` 的形状，我们可以看一下 `.reshape()` 方法的用法。

给定 `train_x.shape` 是 `(100, 1)`，这意味着 `train_x` 包含 100 个小张量，每个小张量有一个元素。reshape 函数中 `-1` 的作用是自动计算这一维的大小，以使总元素数保持不变。

确保元素不丢失或添加，可以计算原始张量的总元素数：100 * 1 = 100。

`train_x.reshape(-1, 5, INPUT_FEATURES_NUM)` 表示最后两维是 `5` 和 `INPUT_FEATURES_NUM`，总共要构成的单元格数目就是原本的 `100`。所以第一个 `-1` 将自动计算为 `100 / (5 * INPUT_FEATURES_NUM)`.

因此，如果 `INPUT_FEATURES_NUM` 为一个具体的数字（假设为 4），则 `train_x_tensor` 的形状为 `(5, 5, 4)`。

需要知道 `INPUT_FEATURES_NUM` 的具体值来给出确切形状。如果是 `4`，结果就是 `(5, 5, 4)`。请替换 `INPUT_FEATURES_NUM` 进行计算。

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