使用tensorflow根据输入更改tensor shape
涉及随机数以及类RNN的网络构建常常需要根据输入shape，决定中间变量的shape或步长。
tf.shape函数不同于tensor.shape.as_list()函数，后者返回的是常值list，而前者返回的是tensor。
使用tf.shape函数可以使得中间变量的tensor形状随输入变化，不需要在构建Graph的时候指定。但对于tf.Variable，因为需要提前分配固定空间，其shape无法通过上诉方法设定。
实例代码如下：
a = tf.placeholder(tf.float32,[None,])
b = tf.random_normal(tf.concat([tf.shape(a),[2,]],axis=0))
补充知识：pytorch中model=model.to(device)用法
这代表将模型加载到指定设备上。
其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。
当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此时需要使用model=model.to(device)，将模型加载到相应的设备中。
将由GPU保存的模型加载到CPU上。
将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device('cpu')
device = torch.device('cpu')
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))
将由GPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。
device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.to(device)
将由CPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。map_location是将模型加载到GPU上，model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。最后保证使用.to(torch.device('cuda'))方法将需要使用的参数放入CUDA。
device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want
model.to(device)
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