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如何在cntk中输出形状？

在CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）中，可以使用shape函数来输出张量的形状。shape函数返回一个表示张量形状的元组，其中每个元素表示相应维度的大小。

以下是使用CNTK中的shape函数输出形状的示例代码：

import cntk as C

# 创建一个输入张量
input_tensor = C.input_variable(shape=(3, 4, 5))

# 输出张量的形状
shape = C.shape(input_tensor)

print(shape.eval({input_tensor: [[[1, 2, 3, 4, 5],
                                   [6, 7, 8, 9, 10],
                                   [11, 12, 13, 14, 15],
                                   [16, 17, 18, 19, 20]],
                                  [[21, 22, 23, 24, 25],
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                                   [31, 32, 33, 34, 35],
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                                   [46, 47, 48, 49, 50],
                                   [51, 52, 53, 54, 55],
                                   [56, 57, 58, 59, 60]]]}))

输出结果为：

(3, 4, 5)

这表示输入张量的形状为3行、4列、5个深度。

CNTK是微软开发的深度学习工具包，它提供了丰富的功能和灵活性，适用于各种深度学习任务。CNTK支持多种编程语言，包括Python和C++，并且可以在多个平台上运行。CNTK具有高性能和可扩展性，可以处理大规模的数据集和复杂的模型。

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