如何将4d RGB图像数据转换为LogisticRegression的{2}数组

Question

我有train_dataset 4d阵列，容纳7000张RGB图像（7000,299,299,3）。现在我需要将此数据集数组提供给sklearn.linear_model.LogisticRegression，因为它需要是2维的。

我试过了 - -

np.reshape(train_dataset[:],(7000, train_dataset.shape[1]*train_dataset.shape[2]))

导致:: -

ValueError: cannot reshape array of size 1877152797 into shape (7000,89401)

你能帮忙重新训练一下train_dataset数组吗？我想在train_dataset数组中维护7000行。

Answer 1

您似乎只有6,999张图片，对不起您的遗失。最简单的是让numpy为你计算缺失的形状

np.reshape(train_dataset, (6999, -1))

或更强大

np.reshape(train_dataset, (train_dataset.shape[0], -1))