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
如果输出到网格,就会得到一个关于未关闭字符串的错误:我的下一次修复尝试只是将结果输出到一个文件中。我没有看到任何选项来改变数据量(最大)返回那里,所以我假设它是无限的。但是,将结果转储到文件中会导致完全相同的问题:结果文本中的1行x256列。编辑:我在节点中运行了查询,我使用FOR XML AUTO, TYPE所做的整形显然是愚蠢的。结果是35 The。
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