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這篇文章主要介紹Python怎么實現(xiàn)CNN的多通道輸入,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
CNN可以同時進行多通道的輸入,例如一張彩色圖片可以分解成RGB三個通道輸入給CNN,當使用自己的數(shù)據(jù)集時,可以通過numpy來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多通道輸入。
假設(shè)我們有兩個組數(shù)據(jù)a和b:
a = np.linspace(1,100,100) b = np.linsapce(-1,-100,100)
然后將a和b轉(zhuǎn)變成四維數(shù)組,TensorFlow接收的數(shù)據(jù)時四維數(shù)組
a = a.reshape(4,1,5,5) b = b.reshape(4,1,5,5)
這樣我們就得到了兩個batch_size = 4, channel = 1, width = 5, high = 5的四維數(shù)組,然后
a = a.transpose(1,0,2,3) b = b.transpose(1,0,2,3)
將a和b的維度參數(shù)變成[1,4,5,5],然后使用np.vstack()函數(shù)將兩個數(shù)組在通道數(shù)上疊加
c = np.vstack((a,b))
最后再次使用.transpose()函數(shù)將疊加后的四維數(shù)組轉(zhuǎn)換為TensorFlow接受的四維數(shù)組
c = c.transpose(1,2,3,0)
這時c就變成了[4,5,5,2],即batch_size = 4, width = 5, high = 5, channel = 2的四維數(shù)組。
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