如何重塑张量并获得Tensorflow中的第一个维度？答案

【问题标题】：How to reshape a tensor and obtain the first dimension in Tensorflow?如何重塑张量并获得Tensorflow中的第一个维度？
【发布时间】：2025-11-27 23:45:02
【问题描述】：

我有一个张量。假设它的维度是 [2, 999]。如何将其reshape为[999, 2]并得到第一维，即Tensorflow中的999？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensor

【解决方案1】：

您好，您可以这样做：

顺便说一句，张量对象没有整形函数，你必须使用 tf.reshape 函数来调用它

import tensorflow as tf 
tensor = tf.range(999 * 2) # create a tensor
reshaped_tensor = tf.reshape(tensor, (2, 999))

# this doesn't work
tensor = tensor.reshape(999, 2)

你可以用转置命令切换轴，因为你有相同的尺寸

switched_axis = tf.transpose(tensor) # assuming tensor has a shape of 999, 2

打印第一个维度

print(tensor.shape[0])

【讨论】：

【解决方案2】：

重塑：

new_tensor = tensor.reshape((999,2))

查找第一个维度：

first_dimension = tensor.shape[0]

【讨论】：