如何在keras中正确使用numpy

Question

问题是：

在 keras 教程中，它使用输入 x_train = np.random.random((100, 100, 100, 3))，这应该意味着有 100 张图像，每个图像的大小为 [100,100,3] 对吧？

所以我认为 x_train[0][0] 应该代表第一个 img 的第一个通道（应该是 [100, 100]），但 x_train[0][0] 实际上的大小为 [100 ,3] ...所以我很困惑，keras如何将这个[100,100,100,3] numpy数组作为一组imgs？请帮帮我，在此先感谢。

另一个问题是： 我怎样才能构造这样的输入？因为当我做 np.array([[100,100],[100,100]]) 时，它变成了 [2,100,100]

的数组

Answer 1

以下是有关如何访问图像的说明。 X 是四维张量。在数学中，张量是将向量和度量推广到更高维数组中。
假设“通道最后”数据格式

• 第一轴 = 图像数量
• 第二轴 = 单个图像中的行数
• 第 3 轴 = 单行中的列数
• 第 4 轴 = 某个像素的通道数

现在您可以使用索引访问图像、行、列和通道，如下所示。

• x[0] 代表第一张图片
• x[0][0] 代表第一张图片的第一行
• x[0][0][0] 表示第一张图片第一行的第一列
• x[0][0][0][0] 代表第一张图片第一行第一列的红色通道