【发布时间】:2020-10-05 13:42:47
【问题描述】:
我正在处理 mnist_fashion 数据。 mnist_data 中的图像为 28x28 像素。为了将其馈送到神经网络(多层感知器),我将数据转换为 (784,) 形状。
此外,我需要再次将其重新整形为原始大小。
为此,我使用了下面给出的代码:-
from keras.datasets import fashion_mnist
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
(train_imgs,train_lbls), (test_imgs, test_lbls) = fashion_mnist.load_data()
plt.imshow(test_imgs[0].reshape(28,28))
no_of_test_imgs = test_imgs.shape[0]
test_imgs_trans = test_imgs.reshape(test_imgs.shape[1]*test_imgs.shape[2], no_of_test_imgs).T
plt.imshow(test_imgs_trans[0].reshape(28,28))
很遗憾,我没有得到类似的图像。我无法理解为什么会这样。
请帮我解决问题。
【问题讨论】:
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标签: tensorflow keras deep-learning neural-network mnist