我有数据集的彩色图像的形式为ndarray ( 100,20,20,3)和100个相应的标签。当将它们作为输入传递给完全连接的神经网络(而不是CNN)时,我应该如何处理RGB的3个值?平均而言,他们可能会丢失一些信息,但如果不对其进行操作,我的主要问题是批处理大小,如下所示,将在“火把”中演示。for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
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首先,我训练了一个关于224,224,3图像的模型,现在我正在研究从MNIST数据集代码库中获取的可视化。下面的代码可以很好地处理灰度图像,但是当我使用彩色图像时,它没有工作。cv2.imshow("image", image) if key == 27:有问题的代码:我只更改了图像大小
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