为什么Tensorflow/Keras不展平我的数组？

TensorFlow和Keras是两个流行的机器学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在这个问答中，你问到为什么TensorFlow/Keras不展平（flatten）你的数组。

展平是指将多维数组转换为一维数组的操作。在神经网络中，展平操作通常用于将输入数据转换为适合全连接层的形状。然而，TensorFlow和Keras并不会自动展平输入数据，而是需要开发者手动执行这个操作。

原因如下：

1. 灵活性：TensorFlow和Keras旨在提供灵活性和可定制性。它们不会假设你的输入数据的形状或维度，因此不会自动展平数组。这样可以让开发者根据具体情况自由选择是否需要展平操作。
2. 多种输入形状：神经网络可以接受多种形状的输入数据，例如图像、文本、时间序列等。每种类型的输入数据都有不同的展平方式，因此不可能有一个通用的展平方法适用于所有情况。开发者需要根据具体的输入数据类型和网络结构来决定是否需要展平操作以及如何展平。
3. 数据预处理：展平操作通常是数据预处理的一部分。在使用TensorFlow或Keras构建神经网络模型之前，开发者通常会对输入数据进行预处理，包括归一化、标准化、编码等操作。展平操作可以在预处理过程中进行，以便将数据转换为适合模型输入的形状。

总结起来，TensorFlow和Keras不会自动展平数组是为了保持灵活性和可定制性，以适应不同类型和形状的输入数据。开发者可以根据具体情况选择是否需要展平操作，并在数据预处理阶段进行相应的处理。