Подходящие параметры для изменения формы наборов данных

Question

Я узнаю о глубоком обучении и тензорном потоке на этом сайте https://pythonprogramming.net/loading-custom-data-deep-learning-python-tensorflow-keras/

Я хочу знать, есть ли эмпирическое правило для изменения массива наборов данных?

X = np.array(X).reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)

Например, из приведенного выше фрагмента кода я не понимаю значения чисел, переданных в функцию reshape (). Как узнать подходящие числа для передачи в функцию?

Answer 1

4 размера в

X = np.array(X).reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)

следующие:

размерность 0: изображения в пакете

размерность 1: строки

размерность 2: столбцы

размерность 3: количество каналов в изображении

Поскольку это шкала серого, изображение имеет 1 канал, поэтому последнее число равно 1 (если бы это было изображение RGB, последним числом было бы 3, представляющее 3 канала в RGB).

Размеры 1 и 2 - это количество строк и столбцов в каждом изображении, которое в вашем случае равно IMG_SIZE. Размер 0 - размер партии. Вы можете указать число, если вам известен размер партии, или оставить его равным -1, и он будет определен однозначно, поскольку предоставлены все другие размеры (размеры 1,2,3).