Question

我正在尝试训练用于图像分类的神经网络。我无法将数据转换为正确的numpy数组格式。为了馈入网络，我的数组必须具有尺寸（9068,184,184,1）。问题是如果我检查数组的长度，它只会返回（9068，）。如果我检查数组中单个元素的长度，它将返回（184,184,1）。如何使整个数组的长度为四维（9068,184,184,1），以便我的神经网络可以将其作为输入？

下面是我的代码。我有一个（9068,2）数据框，其中包含文件名。我正在抓取文件名，将其作为像素信息读入一个数组，然后将其存储到另一个数组中。

path = '/home/vivek/Downloads/kaggle_ndsb2-master/data_segmenter_trainset/'

for ii in pairing_table['image']:    
    new_path = os.path.join(path,ii)
    img = Image.open(new_path)
    print type(ii)

for ii in range(0,len(image_table['image'])):
    new_path = os.path.join(path,image_table['image'][ii])
    img = Image.open(new_path)
    img2 = np.array(img.getdata()).reshape(184, 184, -1)
    #print(type(img))
    image_table['image'][ii] = img2
    img.close()


for ii in range(0,len(image_table['mask'])):
    new_path = os.path.join(path,image_table['mask'][ii])
    img = Image.open(new_path)
    img2 = np.array(img.getdata()).reshape(184, 184, -1)
    image_table['mask'][ii] = img2
    img.close()

print(image_table['image'][0].shape)  #this is returning (184,184,1)
print(image_table['image'].shape)   #this is returning (9068,)   should be (9068,184,184,1)
print(image_table['mask'][0].shape)  #this is returning (184,184,1)
print(image_table['mask'].shape)   #this is returning (9068,)   should be (9068,184,184,1)

如何将数据转换为适当的Numpy维格式？

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