rehsape函数有一个比较特殊的-1，这个在许多代码上也是使用的比较频繁
关于-1这部分理解参考这篇文章：
1分钟理解pytorch的reshape函数中-1表示的意义
-1的值为总元素个数除以（其他维度值相乘）
比如原始tensor维度为（2，2，3），reshape为（-1，3，4），-1的值就为12/(3×4）=1，即reshape后的tensor的shape为（1，3，4）
* 当ceil_mode = True时：
0 0 | 0 0 | 0 ×
0 1 | 0 1 | 1 ×
-----------------------
2 2 | 2 2 | 2 ×
3 3 | 3 3 | 3 ×
-----------------------
4 4 | 4 4 | 4 ×
× × | × × | × ×
输出：输出3*3维
[1 1 1
3 3 3
4 4 4]
即：数据不足以构成2*2,仍然对剩余数据进行计算
* 当ceil_mode = False时：输出2*2维
0 0 | 0 0
1 1 | 1 1
--------------
2 2 | 2 2
3 3 | 3 3
输出:
[1 1
3 3]
即：数据不足以构成2*2，舍弃
