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numpy和Keras中“重塑”功能的區(qū)別

numpy和Keras中“重塑”功能的區(qū)別

桃花長相依 2021-09-25 21:56:55
我的情況是使用 FCN 進(jìn)行像素級預(yù)測,我有 7 個類,所以我輸入圖像 512*512,然后提供 512*512*7 供模型預(yù)測,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,所以輸入形狀對我來說很有意義。但是我認(rèn)為 Keras 拆分出來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,在我的實驗中,當(dāng)我使用重塑功能時,圖像會完全搞砸,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!
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