重新塑形張量
在之後的課程中，你會使用類神經網路來分類手語字母的影像。有些情況下，網路會接受 1 維張量作為輸入，但你的資料來自影像，會是 2 維或 3 維張量，取決於是灰階影像還是彩色影像。
下圖顯示了手語字母 A 的灰階與彩色影像。這兩張影像已為你匯入並轉成 numpy 陣列 gray_tensor 與 color_tensor。請使用已從 tensorflow 匯入的 reshape 操作，將這些陣列重新塑形為 1 維向量。注意，gray_tensor 的形狀是 28x28，而 color_tensor 的形狀是 28x28x3。
本練習屬於課程
Python 的 TensorFlow 入門
練習說明
- 將
gray_tensor從 28x28 矩陣重新塑形為 784x1 向量，命名為gray_vector。 - 將
color_tensor從 28x28x3 張量重新塑形為 2352x1 向量，命名為color_vector。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Reshape the grayscale image tensor into a vector
gray_vector = reshape(____, (____, 1))
# Reshape the color image tensor into a vector
color_vector = reshape(____, (____, ____))