我將兩個我認為是“重塑”的向量相加，結果得到了一個二維矩陣。我預計這里會出現某種類型的錯誤，但沒有得到它。我想我明白發生了什么，它將它們視為水平和垂直方向的每個向量還有兩組，但我不明白為什么 a 和 b 的結果沒有不同。如果他們不是故意的，為什么這會起作用？import tensorflow as tfimport numpy as npstart_vec = np.array((83,69,45))a = tf.expand_dims(start_vec, 0)b = tf.expand_dims(start_vec, 1)ab_sum = a + binit = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:    sess.run(init)    a = sess.run(a)    b = sess.run(b)    ab_sum = sess.run(ab_sum)print(a)print(b)print(ab_sum)==================================================[[83 69 45]][[83] [69] [45]][[166 152 128] [152 138 114] [128 114  90]]