这段代码的输出是什么意思？

Question

我使用this tutorial作为示例来构建我的caffe自定义训练功能。在第15节中有以下代码：

def train():
    niter = 200
    test_interval = 25 
    train_loss = zeros(niter)
    test_acc = zeros(int(np.ceil(niter / test_interval)))

    ### HERE ###
    output = zeros((niter, 8, 10))
    ###      ###

在第8行有一个ndarray（输出），这个代码的含义是什么，它是demensions。 (niter, 8, 10)的含义是什么？为什么niter，为什么是8，为什么是10？我应该根据自己的数据集更改此数组吗？如果是，我应该使用什么尺寸？有人可以解释一下吗？

Answer 1

如果你仔细阅读教程，你会发现它处理数字分类，因此 10 类。此外，他们使用技巧将8个示例拼凑在一起（第11节，靠近In [11]:）：

  

＃我们使用一个小技巧来平铺前八个图像

因此 8 维度。

第15节显示了跟踪网络进度的示例。它保存了每次迭代的输出预测概率。每次迭代有 10 类次 8 示例，并且要跟踪 niter 次迭代。所有这些信息都存储在3D output数组中。

Answer 2

看起来像是对numpy.zeros的调用，其中shape = (niter, 8, 10)创建了一个200 * 8 * 10的float 0数组。