[1] tensorflow - 헷갈리는것 shape 정리

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
 
x = [i for i in range(10)]
print(x) #list 생성
 
#마지막 차원에 2개의 값으로 고정된 2차원 행렬을 만든다
y = tf.reshape(x, shape = [-1,2]).eval(session=sess)
print("y.shape ", y.shape) # (5, 2)
 
#마지막 차원에 5개의 값으로 고정된 2차원 행렬을 만든다.
y = tf.reshape(x,shape=[-1,5]).eval(session=sess)
print("y.shape", y.shape) # (2, 5)
 
z = np.array(
    [
        [
            [1,1,1],
            [2,2,2]
        ],
        [
            [3,3,3],
            [4,4,4]
        ]
    ]
)
 
print("z shape" , z.shape) #(2, 2, 3)
 
 
#1차원 행렬을 만든다
a = tf.reshape(z, shape = [-1]).eval(session=sess)
print("a.shape", a.shape)  #(12,)