在Lasagne/Theano中，我是否需要4d Theano张量的4d数值数组？
在Lasagne/Theano中，我是否需要4d Theano张量的4d数值数组？
提问于 2015-08-28 18:30:05
我正在用千层面构建一个神经网络，我是following the example from the github.，我很好奇如何准确地输入到网络中。在示例中，他们声明输入层是4维的，实际上它是theano tensor4。这是否意味着我必须给网络一个四维numpy数组？这有可能吗？如何从列表的4维向量中构建一个列表？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2015-08-28 19:37:48
在Lasagne提供的MNIST示例中，您需要输入一个4D张量。
一般来说，如果您的数据是二维的(例如图像)，则输入的形状必须是(n_samples, n_channels, height, width)。在MNIST数据集中，n_channel是1(可能是其他值，例如，对于RGB图像是3)，height和width都是28。
如果您的数据只有一维，则必须输入形状为(n_samples, n_channel, n_features)的3D张量。
请注意，如果您想要像this question一样预测单个图像((28，28) ndarray )的标签，这可能是有问题的，因为您需要将输入设为4维。在这种情况下，可以使用data = data[None, None, :, :]添加轴。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/32268923
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