我有一个大小为image_stack 64x28x28x3的numpy数组,它对应于大小为28x28x3的64幅图像。我想要的是构造一个大小为224x224x3的映像,它将包含我在初始数组中的所有图像。我怎么才能在裸体中做到这一点呢?到目前为止,我已经有了将图像堆叠在同一行中的代码,但是我需要8行8列的代码。到目前为止我的代码是: """Given a stacked tensor of images, reshapes them into a horizontal tiling for display
我有大量的nxmxm数组。我想训练一个keras模型,它学习一个单一的密集神经网络来应用于所有的nx1列向量。作为一个具体的例子,假设A是一个6x10x10张量;因此它有100个6x1列向量。 我有一个keras模型来训练密集的神经网络: import keras as K layers=[12,36,12,1]
x=L.Dense(layers[0],activation='relu')(columns)
f
我请求帮助,通过将下面描述的for循环替换为有numpy但没有for循环的东西来加速我的程序。它涉及到在包含多个点的2D数组中分别计算从单个点到每个单个点的距离。我在下面添加了代码和注释,以使它更清晰。 非常感谢你的帮助。 # some random pointdistances = []# example For three points the xi