如何解决深度学习:无法在改变 MNIST 图像大小时重塑数组
我是深度学习的新手。我正在尝试将 mnist 图像从 28 * 28 更改为 224 * 224。
所以我决定使用 reshape
方法。导入 MNIST 数据集后,我尝试对其进行整形:
(X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0],224,1).astype('float32')
我尝试将所有 MNIST 图像更改为新尺寸,但出现此错误:
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0],1).astype('float32')
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-3-9d12d34bfd75>",line 1,in <module>
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0],1).astype('float32')
ValueError: cannot reshape array of size 47040000 into shape (60000,1)
如何将所有 MNIST 图像大小更改为新大小?
解决方法
正如@datdinhquoc 在评论中所说的重塑保持相同的字节数
例如如果你有形状 (4,3) 的数组,基本上有 m * n 是 12 (4*3) 个元素。现在你可以把它改造成任何大小,乘法给你 12。所以数组 cab 被改造成大小 (2,6) 或 (12,1) 。
在您的情况下,有 60,000 个大小为 (28,28) 的元素,因此总共有 (60,000 * 28 * 28) 并且它正在尝试使它 (60,000 * 224 * 224),这显然是不可能的。
您想要缩放或调整图像大小。意味着你想增加它的字节数。在这种情况下,您可以使用如下所示的 openCV 调整大小功能
resized_image = cv2.resize(image,(224,224))
所以你需要一张一张地调整所有图片的大小。
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