我正在尝试训练一个有20个jpeg图像的CNN作为练习。我选择输入层的形状为input_shape=(32，32，3)，但我得到了错误。当我对图像数据数组运行“打印形状”时，我得到了(10，)。我不知道为什么会是这样。彩色图像形状不应该有3维或4维吗？<em
浏览 24提问于2021-10-29得票数 0
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我有一个数字数组的形状(10, 10, 1024, 1024, 3)。这代表了一个10x10的图像网格，每个形状的(1024, 1024, 3) (1024x1024彩色图像)。我想要将其重塑为一个形状(10*1024, 10*1024, 3)数组，其中新图像左上角的1024
浏览 4提问于2022-01-13得票数 0
我有一个简单的Python代码(用于培训的Keras教程)。我试图在加载图像时删除img = img.convert('L')以保留颜色(我所有的图像都是RGB色的，所以数据不是问题)，但我遇到了这个错误：ValueError: could not broadcast input array from shape (300,300,3) into
浏览 127提问于2019-11-28得票数 2
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我正在为MNIST时尚数据集创建CNN模型。我已经创建了一个成功的CNN模型。但我想对我从互联网上下载的另一张图像的分类模型进行测试。 我的所有训练和测试集的形状是(28，28，1)。但现在对于我想预测的图像，我将其调整为(28,28)，并将其设置为
浏览 32提问于2021-03-20得票数 1
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我有一个预先训练的Keras模型，我需要使用它来分类一幅512 x 512的图像，它最初是灰度格式的。Keras模型的输入应该是形状(None，512,512，1)。
model=load_model('model.h5')img_array = np.array (img)
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浏览 2提问于2020-08-05得票数 0
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使用NumPy，我正在尝试重塑加载后如下所示的数据：它有54项，我正在尝试最终将其重塑为一个27x2的数组。它确实以数组的形式加载，但返回的形状为：()我已经用NumPy进行了测试，
浏览 0提问于2015-03-17得票数 0
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我试图重写一个用来对卫星图像进行分类的keras模型，这个模型是一个NN模型，我想重写它给CNN，我从上找到了这个模型。，它变成了(2519025, 6)，根据本文的说法，重塑的原因是：
ARNING:
浏览 3提问于2020-07-17得票数 0
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我有一个形状为(3,1000,1000)的numpy数组，为了进行一些图像处理，我必须将其更改为(1000,1000,3)。我现在需要重塑到(3,1000,1000)保留原来的位置，但无法弄清楚如何做到这一点。list((arr1,arr2,arr3))
浏览 14提问于2020-07-31得票数 0
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我的df形状是2D (6764, 11)。我得到了错误：ValueError:无法将大小为74404的数组整形为形状(6764,1691,11)
为什么<em
浏览 0提问于2020-07-29得票数 0
我使用128 x 128 x 128 ndarray作为cnn的输入，使用： x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 128,128, 128, 1])data = np.reshape(data, (128, 128, 128, 1))我对占位符的工作方式
浏览 1提问于2017-04-06得票数 1
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我试着用两个类训练一个图像分类器，这是我的神经网络。tf.keras.layers.Conv2D(8,(3,3),activation="relu"))model.add(Dense(2,activation="softmax"))
当所有图像被调整为一个特定的size.But时，这很好，当我删除扁平层时，我的模型给出了任何大小图像<
浏览 1提问于2020-08-23得票数 0
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LSTM输入混乱
、、、、
我试着理解LSTM输入已经有一段时间了，我想我理解了，但是我一直对如何实现它们感到困惑。在指定LSTM时，可以指定单元格数和输入形状(我对输入形状有问题)。单元格数指定了多少个单元格应该查看给定的数据，而不影响所需的输入形状<
浏览 8提问于2020-12-29得票数 0
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我在试着理解tensorflow的占位符。具体而言，在下面的示例中，shape=[None,是什么意思。X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 128, 128, 3], name="X")
您可以将TensorFlow中的占位符看作是一个操作，该操作指定将输入到graph.placeholder X中的
浏览 0提问于2018-07-16得票数 16
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我有1000个RGB图像，我想从当前目录中读取，并将其存储在一个( 1000 ,3,32,32)形状的numpy数组中，以便在CNN中使用它。由于这个原因，我阅读了一个示例图像，将其调整为32 * 32。然后将其附加到一个数组'a‘中，我为
浏览 0提问于2019-05-18得票数 1
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Users\Sriram\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages\sklearn\tree_classes.py"，行873中在site-packages\sklearn\utils\validation.py"，第149行，在fit X= check_array(X，dtype=DTYPE，accept_sparse="csc")中)Sriram\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\
浏览 0提问于2020-04-13得票数 0
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我有一个图像像素值数组，我想升级输入到我的神经网络。它是一个形状数组(28000，48，48，1)。这些是归一化的图像像素值，并希望将其放大到更高的分辨率，以便输入我的CNN。阵列看起来像这样..。,
[[-0.6604928
浏览 1提问于2020-06-22得票数 0
我有一个图像"img_carree“，我想要更改(大小为427x427，每个像素带有RGB值)M.shape #return(427,427,3)color = (255,255,0)
因此，我试图检查图像的每个像素与颜色之间的相关性，并将其存储在一个新的numpy<e
浏览 1提问于2022-03-12得票数 1
我目前正在尝试设计一个生成器模型，它采用输入图像和连接在图像中的条件标签。输入图像是3D (包括通道)，而标签是1D (包含类的idx ) input_image = Input(shape=(row, col, chann))
cond = Input(shape=(1,)) 根据Concatenate的信息，我需要重塑cond，使其与input_image<e
浏览 20提问于2019-03-12得票数 0
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