if self.input_shape[-1]==1: photo_1 = np.expand_dims(photo_1,-1) photo_2 = np.expand_dims(photo_2,-1)
时间: 2024-04-17 09:29:26 浏览: 16
这段代码对 `photo_1` 和 `photo_2` 进行了维度扩展操作。首先,通过 `self.input_shape[-1]` 判断输入图像的通道数是否为1。如果是1,即表示图像是灰度图像。
接下来,使用 `np.expand_dims(photo_1, -1)` 对 `photo_1` 进行维度扩展,在最后一个维度上增加一个维度,即将其从形状 `(H, W)` 变为 `(H, W, 1)`。同样的操作也应用于 `photo_2`。
这种维度扩展操作通常用于将单通道的图像扩展为多通道的形式,以便与需要多通道输入的模型兼容。在这种情况下,将灰度图像的通道数从1扩展为3(RGB模式)或其他需要的通道数。
最后,返回处理后的 `photo_1` 和 `photo_2`。这段代码实现了根据输入图像通道数进行维度扩展的功能。
相关问题
np.expand_dims(x_train,axis=-1)
`np.expand_dims(x_train, axis=-1)` 是一个 Numpy 函数,用于在指定的轴上扩展数组的维度。这个函数将会在 `x_train` 数组的最后一个轴上增加一个维度。
具体来说,`x_train` 是一个 Numpy 数组,`axis=-1` 表示在最后一个轴上进行扩展。例如,如果 `x_train` 是一个形状为 (100, 32, 32) 的数组,那么使用 `np.expand_dims(x_train, axis=-1)` 将会返回一个形状为 (100, 32, 32, 1) 的新数组。
这种操作通常在深度学习中使用,当输入数据需要与模型的输入维度匹配时,可以使用 `np.expand_dims` 来增加维度。
tf.expand_dims(self.input,-1)
对于输入张量,通过在最后一个维度上扩展一个新的维度,即将其从一个形状为[batch_size, d1, d2, ..., dn]的张量扩展成一个形状为[batch_size, d1, d2, ..., dn, 1]的张量。
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