关于tensorflow变量操作

一个tf变量，由多个形状可能不同的三维矩阵组成，例如[3,3,9],[5,5,9],所有三维矩阵的最后一维长度确定。如何在保持变量其他均保持不变的情况下，将变量最后一维变为二维矩阵，从[9]->[3,3]
这个变量是四维的。
例子：

可以考虑使用 reshape 方法噢，reshape(9)即可

用 reshape 函数试试看，比如：

a=np.arange(81)
b=a.reshape((3,3,9))     # 三维矩阵
c=b.reshape((3,3,3,3))  # 前两维不变，后面一维变二维

a=np.random.randint(1,100,(2,2,9))
b=np.random.randint(1,100,(7,7,9))
c=np.random.randint(0,100,(4,4,9))
x=[a,b,c]
def cc(tmp):
    s=list(tmp.shape[:-1])+[3,3]
    return tmp.reshape(s)
k=list(map(cc,x))
k=np.array(k)    #k就是结果

for i in k:
    print(i.shape)

处理结果如下：
(2, 2, 3, 3)
(7, 7, 3, 3)
(4, 4, 3, 3)