if img.ndim == 2: img = np.expand_dims(img, axis=2) c = img.shape[2]什么意思
时间: 2023-05-25 10:04:14 浏览: 160
这段代码用于对图片进行处理,首先判断图片的维度,如果图片的维度是2维(灰度图),则使用np.expand_dims函数在最后一个轴上增加一维,将其转换为3维(灰度图也需要3维,最后一维表示通道数),如果图片的维度已经是3维(彩色图),则不做处理。最后,将通道数保存到变量c中。
相关问题
ValueError: Input 0 of layer lstm_2 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 32)
这个错误通常是由于输入数据的维度与 LSTM 层所期望的不同导致的。LSTM 层的输入应该是三维的,形如 (batch_size, timesteps, input_dim),但是你的输入数据的维度只有两维,形如 (batch_size, input_dim)。
你需要将输入数据转换为三维的形式。你可以使用 `tf.expand_dims` 函数来添加一个新的维度,或者使用 `tf.reshape` 函数将输入数据重塑为三维形式。
例如,对于形如 (batch_size, input_dim) 的输入数据,你可以使用以下代码将其转换为形如 (batch_size, 1, input_dim) 的三维数据:
```python
import tensorflow as tf
input_data = ... # 形如 (batch_size, input_dim) 的输入数据
input_data = tf.expand_dims(input_data, axis=1)
```
或者你可以使用 `tf.reshape` 函数来重塑输入数据的形状:
```python
import tensorflow as tf
input_data = ... # 形如 (batch_size, input_dim) 的输入数据
input_data = tf.reshape(input_data, (batch_size, 1, input_dim))
```
ValueError: Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 10)
这个错误是由于LSTM层期望输入的维度是三维的,但实际上输入的维度只有两维导致的。你需要将输入数据从二维转换为三维。可以使用 np.expand_dims() 函数来添加一个新的维度。例如,如果你的输入数据是一个形状为 (batch_size, timesteps) 的二维数组,可以使用以下代码将其转换为形状为 (batch_size, timesteps, input_dim) 的三维数组:
```
import numpy as np
# 输入数据的形状为 (batch_size, timesteps)
input_data = np.random.randn(32, 10)
# 添加一个新的维度,形状为 (batch_size, timesteps, 1)
input_data = np.expand_dims(input_data, axis=-1)
# 现在输入数据的形状为 (batch_size, timesteps, 1),可以传递给 LSTM 层了
```
在实际使用中,你需要将你的数据按照上述方式转换为三维数组,然后再传递给 LSTM 层。
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