随机生成20个obtain_input_shape()函数的Python示例

"obtain_input_shape()"函数是用于获取输入数据的形状的函数。这在机器学习和深度学习中非常常见，因为在构建模型时，我们需要知道输入数据的形状来确定网络的输入层的形状。

下面是生成20个随机示例的Python代码：

import random

def obtain_input_shape():
    # 产生一个随机的输入形状
    input_shape = []
    for _ in range(random.randint(1, 5)):
        input_shape.append(random.randint(1, 10))
    return tuple(input_shape)

# 生成示例
for i in range(20):
    shape = obtain_input_shape()
    print(f"Example {i+1}: Input shape = {shape}")

这个示例代码中，首先定义了一个名为"obtain_input_shape()"的函数。在函数内部，使用了循环生成随机的输入形状。循环的次数是随机生成的一个范围内的随机整数，每次循环生成一个随机整数，并将其添加到input_shape列表中。最后，将input_shape转换为元组并返回。

生成示例的过程是通过循环调用"obtain_input_shape()"函数实现的。在循环中，调用函数获取一个随机的输入形状，并打印出例子的编号和对应的输入形状。

以下是一些示例输出的示例：

Example 1: Input shape = (7,)
Example 2: Input shape = (8, 3, 2,)
Example 3: Input shape = (9, 2, 4, 6,)
Example 4: Input shape = (5, 9, 5,)
Example 5: Input shape = (3, 2,)
Example 6: Input shape = (9, 4,)
Example 7: Input shape = (2, 2, 2, 10, 8,)
Example 8: Input shape = (8, 3, 2,)
Example 9: Input shape = (7, 2, 5, 9,)
Example 10: Input shape = (4, 6, 2,)
Example 11: Input shape = (3,)
Example 12: Input shape = (3, 9, 6, 5, 9,)
Example 13: Input shape = (3, 3, 2, 2,)
Example 14: Input shape = (2, 4, 10, 7,)
Example 15: Input shape = (4, 6,)
Example 16: Input shape = (9, 8, 10,)
Example 17: Input shape = (2, 3,)
Example 18: Input shape = (8, 7,)
Example 19: Input shape = (5, 2,)
Example 20: Input shape = (3,)

每次运行代码，都会生成不同的示例输出，因为输入形状是随机生成的。

这个示例展示了如何使用Python生成20个随机的"obtain_input_shape()"函数示例，并给出了对应的输入形状。这可以用于测试和调试代码，以及了解输入数据的形状在不同示例中的变化。