python - TFLearn - 什么是输入数据

Question

我遇到了以下语句:

convnet = input_data(shape=[None,img_size,img_size,1], name='input')

我试图寻找描述，但找不到明确的解释。

我的主要问题是 input_data 函数主要做什么？它就像是我们输入数据的占位符吗？

关于形状，开头是None，结尾是1是什么？

谢谢。

Answer 1

input_data 是一个层，将用作网络的输入层。在顺序模型中添加任何常用层之前，您需要指定输入的外观。例如，在 mnist 数据集中，您有 784 数组代表 28x28 图像。
在您的示例中，网络需要形状为 (None, img_size,img_size,1] 的输入，用人类语言表示:
无 -
的许多或多个或多少图像img_size X img_size - 图片的尺寸
1 - 具有一个颜色 channel

如果 mnist 数据集为全 RGB 颜色，则输入数据的形状为(None, 28, 28, 3)通常，您可以将 None 视为 batch_size。

更明确地说，如果您的 batch_size 为 1，那么在我们的 mnist RGB 示例中，您需要三个 28x28 矩阵作为输入，一个代表 R 像素，另一个代表 G像素，最后一个用于图像的 B 像素。这只是一个条目。在这种情况下，None 值将是 1，但通常它是您决定的 batch_size 是什么。您可以从此处获取图片。

希望它能解决问题。

干杯，
加布里埃尔