我刚接触神经网络,并且一直在练习图像预处理。我正在尝试调整numpy数组形式的图像的大小,这是我当前的方法: # using tensorflow, resize the image
# then use .eval() which returns a numpy array in the size I
我可能在这里遗漏了一些明显的东西,但我遗漏了一个函数numpy.map。这与Python的map函数相同,只是将输出收集到一个numpy数组中。例如,我可以有一个基于单个输入生成2D图像(大小为(m, n))的图像生成器genImage(i),我希望将range(k)输入到我的生成器函数并获得一个(k, m, n)数组。目前,我会使用numpy.array(list(map(gen
我目前正在处理3Dnumpy数组形式的fMRI数据。但是,我的数组的形状多种多样:从(60,40,20,20)到(64,64,40,20)到(96,96,60,20)这样的值。为了在机器学习框架中使用这些fMRI图像,我需要确保所有这些numpy数组的形状都相同。这就是我现在正在做的: for f in dataset:
img_data_arr.resize (64, 64,
我正在运行一个神经网络,它的输入应该是(128, 128, 3)的大小。我有一个大小为(256, 256, 3)的图像数据集 因此,在输入到神经网络之前,我会调整每个图像img的大小。但突然程序返回错误,因为调整图像大小如下所示 ValueError: resize only works on single-segment arrays 我认为我的</em