2.3.4 텐서 크기 변환
꼭 알아 두어야 할 세 번째 텐서 연산은 텐서 크기 변환(tensor reshaping)입니다. 첫 번째 신경망 예제의 Dense 층에서는 사용되지 않지만 모델에 주입할 숫자 데이터를 전처리할 때 사용했습니다.
train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))
텐서의 크기를 변환한다는 것은 특정 크기에 맞게 열과 행을 재배열한다는 뜻입니다. 당연히 크기가 변환된 텐서는 원래 텐서와 원소 개수가 동일합니다. 간단한 예제를 통해 크기 변환을 알아보겠습니다.
>>> x = np.array([[0., 1.], [2., 3.], [4., 5.]]) >>> x.shape (3, 2) >>> x = x.reshape((6, 1)) >>> x array([[ 0.], [ 1.], [ 2.], [ 3.], [ 4.], [ 5.]]) >>> x = x.reshape((2, 3)) >>> x array([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.]])