Question

我有一个这样的输入模型

model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_dim=256))
model.add(Activation('relu'))

我尝试将数据塑造为许多不同的数组（灰度图像中有32x32 = 256个浮点数）

X = []

for fn in os.listdir('input'):
    a = misc.imread('input/'+fn) / 256.0
    a = a.flatten()
    X.append(a)
#X=np.array(X)
#X=np.reshape(X,256,50)
#X=np.array(X) #.flatten()

如何正确排序输入数据？

Answer 1

您可以将输入内容重塑为以下内容（替换num_of_rows）：

input = X.reshape((num_of_rows, 32 * 32))

然后使用input_shape将形状指定为keras：

model.add(Dense(256, input_shape=(32 * 32,)))

您甚至可以继续将值转换为0-1比例：

input = input.astype('float32') / 255

喀拉拉邦试图塑造数组以适应输入

1 个答案: