Python实现CNN的多通道输入实例
CNN可以同时进行多通道的输入,例如一张彩色图片可以分解成RGB三个通道输入给CNN,当使用自己的数据集时,可以通过numpy来实现数据的多通道输入。
假设我们有两个组数据a和b:
a = np.linspace(1,100,100) b = np.linsapce(-1,-100,100)
然后将a和b转变成四维数组,TensorFlow接收的数据时四维数组
a = a.reshape(4,1,5,5) b = b.reshape(4,1,5,5)
这样我们就得到了两个batch_size = 4, channel = 1, width = 5, high = 5的四维数组,然后
a = a.transpose(1,0,2,3) b = b.transpose(1,0,2,3)
将a和b的维度参数变成[1,4,5,5],然后使用np.vstack()函数将两个数组在通道数上叠加
c = np.vstack((a,b))
最后再次使用.transpose()函数将叠加后的四维数组转换为TensorFlow接受的四维数组
c = c.transpose(1,2,3,0)
这时c就变成了[4,5,5,2],即batch_size = 4, width = 5, high = 5, channel = 2的四维数组。
以上这篇Python实现CNN的多通道输入实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
selenium中get_cookies()和add_cookie()的用法详解
这篇文章主要介绍了selenium中get_cookies()和add_cookie()的用法详解,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2020-01-01运行python提示no module named sklearn的解决方法
这篇文章主要介绍了运行python提示no module named sklearn的解决方法,需要的朋友可以参考下2020-11-11关于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率对比
今天小编就为大家分享一篇关于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率对比,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-08-08
最新评论