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Python實(shí)現(xiàn)CNN的多通道輸入實(shí)例

 更新時(shí)間:2020年01月17日 09:25:04   作者:RuaiTA  
今天小編就為大家分享一篇Python實(shí)現(xiàn)CNN的多通道輸入實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

CNN可以同時(shí)進(jìn)行多通道的輸入,例如一張彩色圖片可以分解成RGB三個(gè)通道輸入給CNN,當(dāng)使用自己的數(shù)據(jù)集時(shí),可以通過(guò)numpy來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多通道輸入。

假設(shè)我們有兩個(gè)組數(shù)據(jù)a和b:

a = np.linspace(1,100,100)
b = np.linsapce(-1,-100,100)

然后將a和b轉(zhuǎn)變成四維數(shù)組,TensorFlow接收的數(shù)據(jù)時(shí)四維數(shù)組

a = a.reshape(4,1,5,5)
b = b.reshape(4,1,5,5)

這樣我們就得到了兩個(gè)batch_size = 4, channel = 1, width = 5, high = 5的四維數(shù)組,然后

a = a.transpose(1,0,2,3)
b = b.transpose(1,0,2,3)

將a和b的維度參數(shù)變成[1,4,5,5],然后使用np.vstack()函數(shù)將兩個(gè)數(shù)組在通道數(shù)上疊加

c = np.vstack((a,b))

最后再次使用.transpose()函數(shù)將疊加后的四維數(shù)組轉(zhuǎn)換為TensorFlow接受的四維數(shù)組

c = c.transpose(1,2,3,0)

這時(shí)c就變成了[4,5,5,2],即batch_size = 4, width = 5, high = 5, channel = 2的四維數(shù)組。

以上這篇Python實(shí)現(xiàn)CNN的多通道輸入實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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