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最初x定义为
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
后来它重塑x，我试图理解为什么 .
要应用图层，我们首先将x重新整形为4d张量，第二维和第三维对应于图像宽度和高度，最终尺寸对应于颜色通道的数量 .
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])
在重塑矢量中-1是什么意思，为什么x被重新形成？
1） What does -1 mean in the reshaping vector
从reshape的文档：
如果形状的一个组件是特殊值-1，则计算该维度的大小，以使总大小保持不变 . 特别地，[-1]的形状变平为1-D . 最多一个形状的组件可以是-1 .
这是一个标准功能，也可以在numpy中使用 . 基本上它意味着 - 我没有时间计算所有尺寸，所以推断出我的尺寸 . 在你的情况下因为 x * 28 * 28 * 1 = 784 所以你的-1 = 1
x * 28 * 28 * 1 = 784
2） Why is x being reshaped
他们计划使用卷积进行图像分类 . 所以他们需要使用一些空间信息 . 当前数据是1维的 . 因此他们将其转换为4维 . 我不知道第四维的重点，因为在我看来他们可能只使用（x，y，color） . 甚至（x，y） . 尝试修改他们的重塑和卷积，很可能你会得到类似的准确性 .
why 4 dimensions
TensorFlow的卷积转换操作需要一个4维张量，其尺寸对应于批次，宽度，高度和通道 .
[batch, in_height, in_width, in_channels]
2 回答
1） What does -1 mean in the reshaping vector
从reshape的文档：
这是一个标准功能，也可以在numpy中使用 . 基本上它意味着 - 我没有时间计算所有尺寸，所以推断出我的尺寸 . 在你的情况下因为
x * 28 * 28 * 1 = 784所以你的-1 = 12） Why is x being reshaped
他们计划使用卷积进行图像分类 . 所以他们需要使用一些空间信息 . 当前数据是1维的 . 因此他们将其转换为4维 . 我不知道第四维的重点，因为在我看来他们可能只使用（x，y，color） . 甚至（x，y） . 尝试修改他们的重塑和卷积，很可能你会得到类似的准确性 .
why 4 dimensions
TensorFlow的卷积转换操作需要一个4维张量，其尺寸对应于批次，宽度，高度和通道 .