在包含图像的数组中创建批处理

Question

我有一个包含9957个图像的数组X_train。我正在建立一个卷积网络。用于馈入模型的数组的理想形状是（批大小，通道，高度，宽度）

X_train.shape #gives (9957, 60, 80, 3)
X_train[1].shape #gives (60, 80, 3)

如果我们使用

np.reshape(X_train,(-1, 3, 60, 80)) #it gives (9957, 3, 60, 80)

如何获取具有形状（批处理大小，3、60、80）的每个数组以及用于训练形状的最终图像数组（9957，批处理大小，3、60、80）？

Answer 1

您可以从第i张图片到i + batchsize图片，如下所示。

batchsize = 16
i = 0

X_batch = X_train[i: i+batchsize]
print('X_batch.shape: ', X_batch.shape)  # it should be (16, 3, 60, 80)

请使用for循环更改i以获取每个图像。例如，

for i in range(0, len(X_train), batchsize):
    X_batch = X_train[i: i+batchsize]

    # --- Do something with X_batch ---