np.reshape(-1)做什么
np.reshape(-1)是NumPy库中的一个函数，用于改变数组的形状。具体而言，它将数组重新排列为一个新的形状，其中-1表示自动计算该维度的大小，以使得数组中的元素总数保持不变。
该函数的作用是根据给定的新形状，将数组重新排列为一个新的形状。通过使用-1作为新形状的一个维度，函数可以自动计算该维度的大小，以使得数组中的元素总数保持不变。
使用np.reshape(-1)的优势在于它可以方便地调整数组的形状，而无需手动计算每个维度的大小。这对于处理不同大小的数据集或在不同任务之间共享数据时非常有用。
应用场景：
- 数据预处理：在机器学习和深度学习中，数据预处理是一个重要的步骤。使用np.reshape(-1)可以将数据转换为适合模型输入的形状。
- 图像处理：在图像处理中，可以使用np.reshape(-1)来调整图像的形状，以适应不同的算法或模型的要求。
- 特征工程：在特征工程中，可以使用np.reshape(-1)来调整特征的形状，以适应不同的特征提取算法或模型的要求。
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"dogs": "data\\images\\dogs",
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}
label_to_index =
浏览 5提问于2020-11-20得票数 0
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检查输入时出错:期望lstm_1_input具有形状(71,768)，但得到具有形状的数组(72,768)
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我有一个关于np.reshape的简单问题。我正在努力学习如何使用np.reshape从一维数组生成2D数组。我看了这个教程，但是我仍然有一些关于这个教程的问题。
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浏览 4提问于2016-12-06得票数 0
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如何添加到数组C#的末尾？
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浏览 5提问于2009-12-03得票数 21
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标量输出Tensorflow JS
javascript、tensorflow、machine-learning、neural-network、tensorflow.js
使用顺序模型，如何获取2d输入的数组(三维输入)，并让模型对每个2d输入执行预测，以生成标量？输入形状(板)：153，8，8。输出形状(结果)：153。
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const model = tf.sequential();
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浏览 0提问于2019-02-21得票数 0
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如何将图像加载到tensorflow中以与模型一起使用？
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浏览 19提问于2019-07-11得票数 0
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如何修正CNN的过滤器和内核大小？
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我从一个信号中创建了4 x 4 2d图像。现在，我想把这些数据输入到卷积神经网络中。如何为这个小的、形状和大小的数据集( filter, Kernel Size )选择D1的节点。我应该使用最大池层吗？
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📷
浏览 0提问于2020-11-23得票数 0
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我需要什么形状的彩色jpeg图像数组才能将其输入到CNN中，以及如何将其重塑为所需的形状？
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我正在尝试训练一个有20个jpeg图像的CNN作为练习。我选择输入层的形状为input_shape=(32，32，3)，但我得到了错误。当我对图像数据数组运行“打印形状”时，我得到了(10，)。我不知道为什么会是这样。彩色图像形状不应该有3维或4维吗？我的jpeg数组的形状似乎是(10，)...one维的。我如何转换形状以便使用下面的拟合函数，以及转换成什么形状？ import tensorflow as tf
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from matplotlib import pyplot
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浏览 24提问于2021-10-29得票数 0
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如何重塑以进行LSTM的3d输入？
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我有1002次观察这10个特征。我已经连接在一起对数据进行预处理，现在，我需要将其重塑为3D输入数据，以便在LSTM中使用。我不知道使用pd.df.groupby(['timestep'])是否有意义，但我使用了一个很小的"np.reshape"函数，但似乎无法确定，我得到了错误。代码如下： train_dataset = dataset.sample(frac=0.8,random_state=0)
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train_
浏览 7提问于2020-09-18得票数 1
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使用函数操作ndarray维度并向其中添加新数据
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#simplified example of orig
浏览 0提问于2018-02-24得票数 0
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1回答
为什么(X.shape[0]，-1)在矩阵X上使用整形函数作为参数？
python、arrays、reshape
在进行deeplearning.ai课程时，我马上需要使用numpy.reshape()。然而，当我这样做的时候，我在课程笔记本上被指示要以一种特定的方式去做。目的是将一个四维矢量转化为一个二维矢量。
//指示：
为了方便起见，您现在应该将形状的图像(num_px，num_px，3)重新定义在形状(num_px ∗∗ num_px ∗∗ 3, 1)的numpy数组中。在此之后，我们的训练(和测试)数据集是一个numpy数组，其中每个列表示一个扁平的图像。应该有m_train (分别为m_test)列。
练习:重塑训练和测试数据集，使大小为(num_px, num_px, 3)的图像被压平成形状
浏览 0提问于2019-02-28得票数 5
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当图像的尺寸为(2048*1536)时，我应该在序列模型的第一层中采用什么输入形状
python、keras、deep-learning、dataset
我有一个图像数据集，每个图像都是dimensions= (2048,1536) .In ImageDataGenerator从目录中获取数据，我使用了相同的目标大小，即(2048,1536)，但在制作顺序模型第一层时，我应该使用什么输入形状？？它是否与(2048,1536)相同，或者我可以采用任何随机形状，如(224,224)。
浏览 11提问于2019-08-18得票数 2
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