重塑张量
在课程后面，您将使用神经网络对手语字母的图像进行分类。有些情况下，网络会接收 1 维张量作为输入，但您的数据来源是图像。根据是灰度图还是彩色图，图像会对应 2 维或 3 维张量。
下图展示了手语字母 A 的灰度图和彩色图。这两张图已为您导入并转换为 numpy 数组 gray_tensor 和 color_tensor。请使用已从 tensorflow 导入的 reshape 操作，将这些数组重塑为 1 维向量。注意，gray_tensor 的形状为 28x28，color_tensor 的形状为 28x28x3。
本练习是课程的一部分
Python 中的 TensorFlow 入门
练习说明
- 将
gray_tensor从 28x28 矩阵重塑为 784x1 向量，命名为gray_vector。 - 将
color_tensor从 28x28x3 张量重塑为 2352x1 向量，命名为color_vector。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Reshape the grayscale image tensor into a vector
gray_vector = reshape(____, (____, 1))
# Reshape the color image tensor into a vector
color_vector = reshape(____, (____, ____))