【发布时间】：2021-03-07 07:21:35
【问题描述】：
我正在尝试迁移学习，我有输入大小的数据 (16657, 32, 32, 1)，但我想将其作为输入输入到模型中。我需要 (16657, 32, 32, 3) 的大小。如何添加 2 个额外的频道？虽然它在 conv2d 模型中运行良好。但我想将其应用于其他迁移学习模型，如 vgg19、resnet50 等。
【问题讨论】：
标签： numpy reshape transfer-learning
【发布时间】：2021-03-07 07:21:35
【问题描述】：
您可以将现有频道复制到两个额外的维度。 在将输入图像输入网络之前对输入图像使用预处理函数，并定义函数将通道堆叠 3 次。
img = np.array([[12, 16,19], [124,25,19], [76,8,78]]) # shape (3,3)
stacked_img = np.stack((img,)*3, axis=0) # shape (3,3,3)
【讨论】：