拿簡單手寫數字圖像識別例子來說
一個圖像對應一維數組[255,255,...]共784個元素
輸出結果為0-9數字的十種概率
怎么定義權重w和偏移量b是關鍵

規律：
每個個體n個屬性
分類有c個結果
w=n行c列
b=c列

y=wx+b

import tensorflow as tf
import numpy as np
with tf.Session() as sess:
    #一維向量 [0 1]，簡單
    print(sess.run(tf.constant(np.arange(2), shape=[2])))
    print("----")
    #二維矩陣
    '''
    幾行幾列，很輕松
    
    [[1 2]
        [3 4]]
    '''
    print(sess.run(tf.constant(np.arange(1,5), shape=[2, 2])))
    print("----")
    #三維
    '''
    有點煩
    [[[1 2]
      [3 4]]
    
     [[5 6]
      [7 8]]]
    '''
    print(sess.run(tf.constant(np.arange(1,9), shape=[2, 2, 2])))
    #四維
    '''
    很煩
    [[[[ 1  2]
       [ 3  4]]
    
      [[ 5  6]
       [ 7  8]]]
    
    
     [[[ 9 10]
       [11 12]]
    
      [[13 14]
       [15 16]]]]
    '''
    print(sess.run(tf.constant(np.arange(1, 17), shape=[2, 2, 2,2])))

    print("-1來啦")
    v=tf.constant(np.arange(1, 17), shape=[2, 2, 2,2])
    print(sess.run(tf.reshape(v, [-1])))
    '''
    [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]
    '''
    print(sess.run(tf.reshape(v, [-1,2,2,2])))#同[2, 2, 2,2]
    print(sess.run(tf.reshape(v, [-1, 4, 1])))
    '''
    [[[ 1]
      [ 2]
      [ 3]
      [ 4]]
    
     [[ 5]
      [ 6]
      [ 7]
      [ 8]]
    
     [[ 9]
      [10]
      [11]
      [12]]
    
     [[13]
      [14]
      [15]
      [16]]]
    '''

-1代表的含義是不用我們自己指定這一維的大小，函數會自動計算，但列表中只能存在一個-1