我在Keras中有一个ImageDataGenerator,我想在训练期间将其应用于短视频剪辑中的每一帧,这些视频剪辑表示为具有形状(num_frames,宽度,高度,3)的4Dnumpy数组。在标准数据集的情况下,每个图像都有形状(宽度,高度,3),我通常会这样做: aug = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(zoom_range=0.15)
aug.flow(X_train, y
假设我有一个4Dnumpy数组A,它有四个维度的索引i, j, k, l,假设是50 x 40 x 30 x 20。还假设我有一些其他的列表B。 如何将A中满足某些条件的所有单元格都设置为0?有没有办法在没有循环的情况下有效地做到这一点(使用矢量化?)示例条件:具有第三维索引k的所有单元格,其中B[k] == x 例如, 如果我们有2D矩阵A = [[1,2],[3,4]]和B = [7,8] 然后,对于A的第二个维
我环顾四周,大家的共识似乎是,即使多维数组应该更快,但它们的底层实现效率很低,所以只需使用交错数组即可。我对它进行了详细分析,而且确实,锯齿状阵列的速度快了50%。很好。不过,我也尝试过手工索引(如模拟多维数组的行为,只需执行如下操作:object value = array[i * 24 + j]; (where 24 is an array size)并通过带有乘法的一维数组访