本文主要介紹了深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]的區(qū)別詳解，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]的區(qū)別詳解
對(duì)于圖像來(lái)說(shuō)：

img.shape[0]：圖像的垂直尺寸（高度）
img.shape[1]：圖像的水平尺寸（寬度）
img.shape[2]：圖像的通道數(shù)

舉例來(lái)說(shuō)，下面是一張300X534X3的圖像，我們用代碼，進(jìn)行驗(yàn)證。

代碼如下：

import matplotlib.image as mpimg  # mpimg 用于讀取圖片
 
if __name__ == '__main__':
    img = mpimg.imread('cat.jpg')  # 讀取和代碼處于同一目錄下的 img.png
    # 此時(shí) img 就已經(jīng)是一個(gè) np.array 了，可以對(duì)它進(jìn)行任意處理
    print(img.shape)  # (512, 512, 3)
    print(img.shape[0])
    print(img.shape[1])
    print(img.shape[2])

運(yùn)行結(jié)果如下：

(300, 534, 3)
300
534
3

由此證明，上述結(jié)果是沒有問題的。

而對(duì)于矩陣來(lái)說(shuō)：

shape[0]：表示矩陣的行數(shù)
shape[1]：表示矩陣的列數(shù)

舉例如下：

  import numpy as np
 
if __name__ == '__main__':
    w = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2X3的矩陣
    print(w.shape)
    print(w.shape[0])
    print(w.shape[1])

運(yùn)行結(jié)果如下：

(2, 3)
2
3

由此證明，上述結(jié)果是沒有問題的。

到此這篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]的區(qū)別詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)shape[0] shape[1] shape[2]內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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