在TF 2.1中展平非常粗糙的张量

在TF 2.1中，展平非常粗糙的张量是指将多维张量转换为一维张量的操作。展平操作可以将张量中的所有元素按照一定的顺序排列成一个一维数组，方便进行后续的计算和处理。

展平操作在深度学习中非常常见，特别是在卷积神经网络中。在卷积层之后，通常会使用展平操作将卷积层的输出转换为全连接层所需的一维向量形式。这样可以保留原始数据的空间结构信息，并且方便进行后续的全连接操作。

TF 2.1中可以使用tf.reshape()函数来实现展平操作。该函数可以接受一个张量作为输入，并指定展平后的形状。例如，对于一个形状为[batch_size, height, width, channels]的四维张量，可以使用tf.reshape()将其展平为形状为[batch_size, height * width * channels]的二维张量。

展平操作的优势在于简化了数据的表示形式，方便进行后续的计算和处理。同时，展平操作也可以减少模型中的参数数量，从而降低模型的复杂度和计算量。

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