在Lasagne / Theano，我需要一个4d numpy阵列用于4d Theano张量？

Question

我正在构建一个带有千层面的神经网络following the example from the github.我很好奇如何输入网络。在示例中，他们声明输入图层是4维，实际上它是theano tensor4。这是否意味着我必须给网络一个4维的numpy数组？这甚至可能吗？你如何从4 d的列表向量中构建一个？

Answer 1

在Lasagne提供的MNIST示例中，您需要输入4D张量。

一般来说，如果您的数据是二维的（例如图像），则输入的形状必须为(n_samples, n_channels, height, width)。在MNIST数据集中，n_channel为1（可能是其他内容，例如RGB图像为3），height和width均为28。

如果您的数据仅为1维，则必须输入形状为(n_samples, n_channel, n_features)的3D张量。

请注意，如果您想预测单个图像的标签（（28,28）ndarray，如this question中所示，则可能会出现问题，因为您需要将输入设为4维。在这种情况下，您可以使用data = data[None, None, :, :]添加轴。