python - 这是什么样的 reshape ，为什么要使用它？

Question

很抱歉提出一个非常愚蠢的问题。一段时间以来，我一直在努力寻找答案。

所以我浏览了一个关于“卷积神经网络”的指南，发现它使用了一个 numpy.reshape 函数，看起来像这样:

testX.reshape([-1, 28, 28, 1])

这对我来说是中文，因为我无法想象它与四个维度有关，也不是某种逆函数。

编辑:这是函数的上下文。现在我什至不确定它是否是一个 numpy 函数:

import tflearn.datasets.mnist as mnist
X, Y, testX, testY = mnist.load_data(one_hot=True)
X = X.reshape([-1, 28, 28, 1])
testX = testX.reshape([-1, 28, 28, 1])

Answer 1

在您的示例 (MNIST) 中，[-1, 28, 28, 1] 代表

[training_examples, hight, width, channels]

-1 为训练样例，由于数量未知，高宽应该清楚。

channel 数:灰度图片使用1个 channel ，RBG使用3个 channel 。由于 MNIST 有灰度图片，这里有 1(值从 0 到 256)。