随机生成的Python代码：obtain_input_shape()函数的应用实例

obtain_input_shape()函数是一个用于生成输入形状的Python函数。它可以用于在深度学习模型中获取输入张量的形状，并根据给定的参数生成不同的输入形状。以下是obtain_input_shape()函数的定义和用法示例。

import random

def obtain_input_shape(min_val, max_val, ndim):
    """
    生成一个随机的输入形状，形状的每个维度均在[min_val, max_val]之间。
    :param min_val: 每个维度的最小值。
    :param max_val: 每个维度的最大值。
    :param ndim: 输入形状的维度数。
    :return: 随机生成的输入形状。
    """
    shape = []
    for _ in range(ndim):
        shape.append(random.randint(min_val, max_val))
    return tuple(shape)

使用obtain_input_shape()函数，您可以轻松地生成具有不同形状的张量作为输入。下面是使用示例：

# 使用obtain_input_shape()函数生成一个形状为(32, 32, 3)的输入
input_shape = obtain_input_shape(1, 100, 3)
print("Input shape:", input_shape)

# 使用obtain_input_shape()函数生成一个形状为(64, 64)的输入
input_shape = obtain_input_shape(10, 100, 2)
print("Input shape:", input_shape)

# 使用obtain_input_shape()函数生成一个形状为(100,)的输入
input_shape = obtain_input_shape(1, 100, 1)
print("Input shape:", input_shape)

在上面的示例中，我们调用obtain_input_shape()函数三次。每次调用得到的结果都是一个不同形状的输入张量。 次调用返回一个形状为(32, 32, 3)的张量，第二次调用返回一个形状为(64, 64)的张量，第三次调用返回一个形状为(100,)的张量。

通过使用obtain_input_shape()函数，您可以在深度学习模型的开发过程中方便地生成不同形状的输入张量，从而进行模型的测试和评估。这种随机生成输入形状的方法能更好地模拟实际应用中不同形状的输入数据。