如何使用 mxnet 创建 3D 卷积神经网络？

【问题标题】：How to create a 3D convolutional neural network using mxnet?如何使用 mxnet 创建 3D 卷积神经网络？
【发布时间】：2018-08-03 18:41:34
【问题描述】：

我有一个包含 11*11*21 3D 数据文件的文件夹，我正在尝试使用 3D 卷积神经网络进行二进制分类。我只在胶子教程上找到了 2D 卷积神经网络的教程，我不确定要更改哪些内容以适应 3D 数据。我正在关注本教程，但使用我自己的数据，我尝试将图层更改为 3D，但我被困在我需要更改的其他内容上。 https://gluon.mxnet.io/chapter04_convolutional-neural-networks/cnn-gluon.html

我对 convnets 和 3D convnets 非常陌生，因此我们将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python-2.7 deep-learning conv-neural-network mxnet

【解决方案1】：

对于像您提供的示例教程一样简单，您只需将Conv2D 更改为Conv3D 和MaxPool2D 更改为MaxPool3D，并且您的数据必须采用(N, C, D, H, W) 布局而不是@987654326 @ 布局。

【讨论】：

非常感谢您的帮助。我只是将我的 3D 数据上传到 mxnet 数据集，并使用数据加载器获取批次并将其馈送到神经网络。因此，输入只有（N，C，H，W），我如何使它成为你描述的（N，C，D，H，W）？很抱歉提出愚蠢的问题。
你的数据有哪三个维度？它没有宽度、高度和深度吗？