如何将CIFAR10图像可视化为矩阵

How to visualize CIFAR10 images as matrices

提问人:onexpeters 提问时间:2/25/2020 更新时间:2/25/2020 访问量:169

问:

我目前正在尝试处理CIFAR10图像。我有以下片段

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets,layers,models
import matplotlib.pyplot as plt
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=datasets.cifar10.load_data()
#train_images,test_images=train_images/,test_images

当我打印时,我得到 32*32*3 矩阵,当我打印时,我得到 32*3 矩阵,但我认为它应该是 32*32 矩阵。切片如何与此图像配合使用,哪个维度在先。任何关于阅读材料的见解和建议将不胜感激print(train_images[0])print(train_images[0][0)

张量流 切片 卷积神经网络

评论


答:

1赞 Pogger 2/25/2020 #1

train_images变量有一批图像,图像是 numpy 指标,切片对 numpy 中的所有指标都是一样的。

维度以 [批次、行、列、通道] 的形式出现。

要获得第一张图像,您将打印:并输出(32,32,3)。print(train_images[0].shape)

要获得图像的第一个通道,您将打印:它将输出(32,32)第一个通道,依此类推第二个通道,第三个通道。 其中 ':' 表示所有值。print(train_images[0, :, :, 0])print(train_images[0, :, :, 1])print(train_images[0, :, :, 2])

train_images[0, 0]将从批处理中第一个图像的第一行输出值 (32, 3)

更多信息:基础索引,数组索引

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0赞 onexpeters 2/25/2020
这给了我一个完美的洞察力