TensorFlow中如何将1D张量转为2D张量？转换后ndim仍为1求帮助

你的问题核心是TensorFlow的张量是不可变的，tf.reshape不会修改原张量，而是返回一个新的调整好形状的张量，你没有把这个新张量赋值回去，所以原张量还是1D的，自然ndim还是1。

修正后的代码如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

sample = np.array([-7.0,-4.0,-1.0,2.0,5.0,8.0,11.0,14.0,15.0])
sample = tf.convert_to_tensor(sample)
# 将reshape的结果重新赋值给sample
sample = tf.reshape(sample, shape=(3,3))
print(sample.ndim)  # 输出2

另外注意你代码里的X.ndim，这里的X应该是笔误，要改成你实际使用的变量名（比如sample），否则会报未定义的错误。

如果需要保留原张量，也可以赋值给新变量：

reshaped_sample = tf.reshape(sample, shape=(3,3))
print(reshaped_sample.ndim)  # 输出2
print(sample.ndim)  # 原张量还是1D，输出1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ZKS