Python實現(xiàn)CNN的多通道輸入實例
更新時間：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實現(xiàn)CNN的多通道輸入實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
CNN可以同時進行多通道的輸入，例如一張彩色圖片可以分解成RGB三個通道輸入給CNN，當使用自己的數(shù)據(jù)集時，可以通過numpy來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多通道輸入。
假設我們有兩個組數(shù)據(jù)a和b：
a = np.linspace(1,100,100) b = np.linsapce(-1,-100,100)
然后將a和b轉變成四維數(shù)組，TensorFlow接收的數(shù)據(jù)時四維數(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)組轉換為TensorFlow接受的四維數(shù)組
c = c.transpose(1,2,3,0)
這時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實現(xiàn)CNN的多通道輸入實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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