我的情況是使用 FCN 進(jìn)行像素級(jí)預(yù)測(cè)，我有 7 個(gè)類，所以我輸入圖像 512*512，然后提供 512*512*7 供模型預(yù)測(cè)，我想根據(jù)（高度寬度通道）以保存最終結(jié)果。由于我最后使用通道，所以輸入形狀對(duì)我來(lái)說(shuō)很有意義。但是我認(rèn)為 Keras 拆分出來(lái)的輸出形狀的形式是：                 (channels*height *width).我的嘗試是使用“重塑”功能并且它有效......這真的讓我感到困惑，在我的實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)我使用重塑功能時(shí)，圖像會(huì)完全搞砸，在這種情況下，結(jié)果真的很有效很好（在 Keras 中使用 reshape 函數(shù)）。pr = m.predict( np.array([X]))[0]#reshape to channel last and take the largest index in 7 predictions for each piexl pr = pr.reshape(( output_height ,  output_width , n_classes ) ).argmax(axis=-1)我期望應(yīng)該很好地工作的方式應(yīng)該是像 np moveaxis 或 numpy.rollaxis 這樣的東西。提前致謝！