在 TensorFlow 中,图像数据集的一种典型表示是 [图像数目,长,宽,色彩通道数] 的四维张量。在上面的 DataLoader 类中, self.train_data 和 self.test_data 分别载入了 60,000 和 10,000 张大小为 28*28 的手写体数字图片。由于这里读入的是灰度图片,色彩通道数为 1(彩色 RGB 图像色彩通道数为 3),所以我们使用 np.expand_dims() 函数为图像数据手动在最后添加一维通道。
在 TensorFlow 中,图像数据集的一种典型表示是 [图像数目,长,宽,色彩通道数] 的四维张量。在上面的 DataLoader 类中, self.train_data 和 self.test_data 分别载入了 60,000 和 10,000 张大小为 28*28 的手写体数字图片。由于这里读入的是灰度图片,色彩通道数为 1(彩色 RGB 图像色彩通道数为 3),所以我们使用 np.expand_dims() 函数为图像数据手动在最后添加一维通道。
本文标题:(3)TensorFlow 的图像数据表示
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