क्रम बदलने के लिए कैसे आयामों की छवियों के डेटा के आकार के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क?

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सवाल

मैं एक greyscale छवियों डेटासेट कि मैं चाहते हैं के लिए फ़ीड में एक तंत्रिका नेटवर्क.

x_train_grey.shape है (32, 32, 73257) तो मैं इसे समझ है (dimension_x, dimension_y, batch_size). क्योंकि छवियों हैं greyscale, वहाँ केवल एक "गहराई" आयाम.

हालांकि फ़ीड करने के लिए इस डेटा के लिए तंत्रिका नेटवर्क की जरूरत है यह करने के लिए इस आकार:(batch_size, dimension_x, dimension_y). के साथ batch_szie शुरुआत में. कैसे मैं यह नयी आकृति प्रदान करने के लिए इस प्रारूप में है, इसलिए है कि batch_szie से पहले आता है x, y छवियों आयामों?

एक बार यह किया है, मैं उम्मीद करने के लिए सक्षम होना करने के लिए पास में एक तंत्रिका नेटवर्क (पहली परत जा रहा है Flatten()) की तरह है, तो: Flatten(input_shape=(32, 32, 1)),.

चीयर्स!

flatten neural-network python shapes
2021-11-24 03:25:59
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सबसे अच्छा जवाब

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हल! गुजर द्वारा सही आकार में np.reshape().

मैं वास्तव में प्राप्त करना चाहिए पता करने के लिए numpy से पहले, बेहतर हो रही है में गहरी सीखने.

2021-11-24 03:37:14

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