如何使用 Skimage 调整训练数据的大小？

Question

我正在尝试了解 skimage 中的调整大小功能是如何工作的。我试图让我的x_train 数据是 CIFAR10 数据集，其形状为x_train shape: (50000, 32, 32, 3)，以调整为 (244, 244, 3) 以用于 VGG19 模型。我尝试使用以下代码更改数据，但不确定结果是否正确，因为尝试执行 plt.imshow(resized_xtrain[0]) 给了我一个奇怪的图像。

from skimage import transform
for i in range (50000):
    resized_xtrain= transform.resize(x_train[i], (224, 224, 3), order=1, mode='reflect')

当我执行resized_xtrain.shape 时，我得到一个(244, 244, 3)。我对如何设置它以调整所有 50,000 个训练图像的大小并设置为resized_xtrain 感到困惑。基本上如何更改调整大小以将所有训练数据放入数组中？

Answer 1

您忘记为您的resized_xtrain 编制索引，请执行以下操作：

from skimage import transform

resized_xtrain = np.zeros((50000,224,224,3))
for i in range (50000):
    resized_xtrain[i] = transform.resize(x_train[i], (224, 224, 3), order=1, mode='reflect')