shape思考

输入示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras


# Vector
net = keras.layers.Dense(10)
net.build((4, 8))
print(net.kernel)
print(net.bias)

输出打印结果：

<tf.Variable 'kernel:0' shape=(8, 10) dtype=float32, numpy=
array([[-0.1454469 , -0.13353938,  0.0148114 , -0.02513218, -0.13670841,
        -0.30207807,  0.04685295,  0.47797668,  0.34123123,  0.5593988 ],
       [-0.2173017 ,  0.16555011,  0.15808946,  0.38894457,  0.27251107,
        -0.17880964,  0.27665257,  0.21354711, -0.0363853 , -0.1549784 ],
       [-0.46005934, -0.42392194,  0.04395181, -0.22937232,  0.28878307,
        -0.04343027, -0.2148321 , -0.36108726,  0.3033771 ,  0.3759836 ],
       [-0.12115946, -0.3094625 , -0.50545156, -0.5156975 , -0.29974186,
         0.06516838, -0.11144942,  0.14122474,  0.19736075,  0.48631787],
       [ 0.36187178, -0.20160082,  0.00370103,  0.39179885, -0.08576623,
         0.2571134 ,  0.47223556,  0.43600106,  0.06346703,  0.11621934],
       [-0.32191566,  0.39958787, -0.5066732 , -0.0265789 , -0.45043558,
         0.25868195,  0.42228335, -0.07003105, -0.17230177, -0.3314101 ],
       [-0.11802283,  0.2691843 , -0.20074254, -0.05019581, -0.13276124,
        -0.17684138,  0.21805644,  0.42389882, -0.48757052,  0.5069295 ],
       [-0.18440807, -0.41915715, -0.50464535, -0.5677929 , -0.4431175 ,
        -0.06128967,  0.5081208 , -0.3554923 , -0.26427248,  0.24391502]],
      dtype=float32)>
<tf.Variable 'bias:0' shape=(10,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>

shape(8,10)  :表示8行10列。

shape(10,)：表示1行10列，但10在‘,'前面。