深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解
更新时间：2022年07月24日 11:38:53 作者：Tiám青年
本文主要介绍了深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解
对于图像来说：
- img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）
- img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）
- img.shape[2]：图像的通道数
举例来说，下面是一张300X534X3的图像，我们用代码，进行验证。
代码如下：
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
if __name__ == '__main__':
img = mpimg.imread('cat.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 img.png
# 此时 img 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
print(img.shape) # (512, 512, 3)
print(img.shape[0])
print(img.shape[1])
print(img.shape[2])
运行结果如下：
(300, 534, 3)
300
534
3
由此证明，上述结果是没有问题的。
而对于矩阵来说：
- shape[0]：表示矩阵的行数
- shape[1]：表示矩阵的列数
举例如下：
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
w = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2X3的矩阵
print(w.shape)
print(w.shape[0])
print(w.shape[1])
运行结果如下：
(2, 3)
2
3
由此证明，上述结果是没有问题的。
到此这篇关于深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解的文章就介绍到这了,更多相关shape[0] shape[1] shape[2]内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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