train_images_column = train_images.reshape(60000, 784, 1) test_images_column = test_images.reshape(10000, 784, 1) train_labels = train_labels.reshape(60000, 1) test_labels = test_labels.reshape(10000, 1)
时间: 2023-06-26 22:08:46 浏览: 57
这段代码是将训练图像和测试图像从原本的二维数组变为三维数组,同时将训练标签和测试标签从一维数组变为二维数组。其中,train_images和test_images原本是二维数组,表示60000个28*28像素的训练图像和10000个28*28像素的测试图像;train_labels和test_labels原本是一维数组,表示对应的训练和测试样本的标签。reshape函数的第一个参数是新的行数,第二个参数是新的列数,第三个参数是新的维数。在这里,将行数设为原来的行数,将列数设为1,将维数设为1,相当于将原本的二维数组变为了三维数组。这么做的目的是为了后续神经网络的输入做准备,因为神经网络的输入必须是三维数组。
相关问题
test_images=xtest.reshape(-1,8,8)
这段代码的作用是将一维的测试数据 `xtest` 重新变成二维的图像数据 `test_images`,其中每个图像是 $8\times8$ 的矩阵。这样做的目的是为了方便对图像数据进行处理和可视化。`reshape` 函数中的第一个参数 `-1` 表示自动计算该维度的长度,以保证数据总长度不变。因此,这里将测试数据 `xtest` 的长度作为第一个维度,将其转换为一个三维数组。
x_train = x_train.reshape(209998, 20, 1)
这段代码将 x_train 重新塑造为一个形状为 (209998, 20, 1) 的三维数组。具体来说,它将原来形状为 (209998, 20) 的二维数组转换为长度为 20 的序列,每个序列包含一个数值。这通常是在使用深度学习模型处理序列数据时需要进行的操作,例如使用循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 进行文本分类或语音识别等任务。
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