img = load_img('data/train/cats/cat.0.jpg') # this is a PIL imagex = x.reshape((1,) + x.shape) # this is a Numpy array with shape (1,3, 150, 150)
我不知道为什么我们重塑</em
我试图在卷积网络中对手写数字的MNIST数据库进行分类,但得到了这个错误:ValueError: Error when checking input: expected conv2d_40_inputto have 4 dimensions, but got array with shape (28, 28, 1) 我的任务是使用交叉采样,这就是为什么数据被分成5组。*chunk_size])
chunk_labels.append(train_labels[(i*chunk_size):(i+1)*chunk_s
我想知道如何从numpy中的2D数组中删除第一行和最后一列。例如,假设我们有一个名为H的(N+1) x (N+1)矩阵,那么在MATLAB/Octave中,我使用的代码将是:在Numpy中对应的代码是什么?我认为可能会做我想做的事情,但我不确定如何让它只删除目标行,因为我认为如果我重塑成一个(N-1) x (N-<