深度学习将(N,H*W,C)展开为(N,H,W,C)的代码

可以如下实现：

import tensorflow as tf

def flatten(input_tensor):
    input_shape = input_tensor.get_shape().as_list()
    # flatten操作需要先知道input的shape，所以需要调用get_shape()方法
    # input_shape[-1] 表示最后一维的元素个数，即C
    # [-1] 表示不确定C的值，用于后续计算要self-consistent
    dim = input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3]
    # 计算纵向的元素个数，即N * H * W
    output_tensor = tf.reshape(input_tensor, [-1, dim])
    # -1 表示不确定第一维的元素个数，可以根据input_shape的其他维度计算得到
    return output_tensor

使用方法：

input_tensor = tf.random.normal(shape=(128, 32, 32, 64)) # input shape: (N=128, H=32, W=32, C=64)
output_tensor = flatten(input_tensor) # output shape: (N=128, H*W*C=65536)

相关问题

解释X = X.reshape((c_i, h * w))

这行代码是将一个形状为 (c_i, h, w) 的三维数组 X 重新变形为形状为 (c_i, h * w) 的二维数组。其中 c_i 表示通道数，h 表示高度，w 表示宽度。

这么做的目的通常是为了将一个多维数组转换为一个更适合某些操作的形状。在深度学习中，常常需要将多维数组表示的数据传递给全连接层进行处理，而全连接层的输入必须是一个形状为 (batch_size, input_size) 的二维数组，因此需要将多维数组先变形为二维数组再输入全连接层。

深度学习中如何获取输入图像数据的w,h

在深度学习中，获取输入图像数据的w,h（即宽度和高度）通常需要通过预处理操作来完成。具体来说，可以使用图像处理库（如OpenCV）加载图像，并使用其提供的API获取图像的尺寸信息。以下是一个Python示例代码：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 获取图像的宽度和高度
h, w, _ = img.shape

print('图像宽度:', w)
print('图像高度:', h)

上述代码中，`cv2.imread()`函数用于加载图像，`img.shape`属性返回图像的尺寸信息，其中`img.shape[0]`表示高度，`img.shape[1]`表示宽度。