Question

使用此功能

def imRead (fold, file):
    image = Image.open(os.path.join(fold, file)).convert('L')
    image = image.resize((int(image.size[0]/100), int(image.size[1]/100)), Image.ANTIALIAS)
    imData = np.asanyarray(image.getdata()).reshape(image.size)
    return imData/255

我正在将灰度图像读取到数据框的列中

data02 = data02.values
for j in range(0, len(data02)):
    data02[j][2] = imRead(train_image_path, data02[j][0])

然后分割图像数据和标签

X = data02[:,2]
Y = data02[:,1]

最后，我的 X是一个数组数组，其长度为图像数量（测试为20），每个元素-数组210 * 140（图像大小）我该如何重塑X以将其输入到Conv NN层中？

model = Sequential()

model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5),padding = 'Same', 
                 activation ='relu', input_shape = (210,140,1)))

X.reshape(20, 210,140,1) 给出错误'cannot reshape array of size 20 into shape (20,210,140,1)' 我尝试应用许多其他形状，但没有成功，因为主数组只是（20，）数组。

如何重塑数组数组？

如何重塑数组的数组？

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