在Tensorflow中添加新操作:形状函数

在TensorFlow中，要添加新操作，可以通过定义自定义操作来实现。形状函数是一种特殊类型的操作，用于获取张量的形状信息。

形状函数可以用来获取张量的维度、大小和形状。在TensorFlow中，常用的形状函数有以下几种：

1. tf.shape(tensor)：返回一个张量的形状。例如，对于一个形状为2, 3的张量，tf.shape(tensor)将返回一个形状为2的张量，其中每个元素表示对应维度的大小。
2. tf.size(tensor)：返回一个张量的元素总数。例如，对于一个形状为2, 3的张量，tf.size(tensor)将返回6。
3. tf.rank(tensor)：返回一个张量的秩（即维度的数量）。例如，对于一个形状为2, 3的张量，tf.rank(tensor)将返回2。
4. tf.reshape(tensor, shape)：返回一个具有新形状的张量，但是元素数量保持不变。例如，可以使用tf.reshape(tensor, 3, 2)将一个形状为2, 3的张量重新调整为形状为3, 2的张量。
5. tf.squeeze(tensor, axis=None)：返回一个将所有维度为1的维度从张量中删除的新张量。例如，对于一个形状为1, 2, 1, 3, 1的张量，tf.squeeze(tensor)将返回一个形状为2, 3的张量。
6. tf.expand_dims(tensor, axis)：返回一个在指定轴上添加维度的新张量。例如，对于一个形状为2, 3的张量，tf.expand_dims(tensor, 0)将返回一个形状为1, 2, 3的张量。

这些形状函数在TensorFlow中非常常用，可以帮助我们获取和调整张量的形状信息，从而更好地进行模型构建和数据处理。

对于TensorFlow中添加新操作的具体步骤，可以参考TensorFlow官方文档中的自定义操作部分，链接地址为：https://www.tensorflow.org/guide/create_op