python - 无法正确展开 numpy 数组

Question

我正在尝试为一个 tensorflow 主题“unflat”numpy 数组。我需要一个 NxN 矩阵，例如 27x27，然后逐行获取所有行元素(每次 27 个)并将其 reshape 为 3x3x3 map (使用 27 列我将得到 3x3x3 x 27 map )，我做到了以下功能:

def unflat_pca(flated_patches, depth=3, verbose=False):
    # tensor with shape [components_width, components_height]
    p_width = flated_patches.shape[0]
    p_height = flated_patches.shape[1]

    # Utilizo 3x3 por la ventana de la convolucion
    res = np.empty((3,3, depth, p_width))

    for one_map in range(p_width):

        map_unflat = np.empty((3,3, depth))

        current_indx = 0
        for d in range(depth):
            # flated_patches matriz cuadrada de pca (PxP)
            map_unflat[:,:,d] = flated_patches[one_map, current_indx:(current_indx+(3*3))].reshape(3,3)
            current_indx += 3*3
            res[:,:, d, one_map] = map_unflat[:,:,d]

    if verbose:
        print("\n-- unflat_pca function --")
        print("The initial shape was: " + str(flated_patches.shape))
        print("The output shape is: " + str(res.shape) + "\n")

    return res #[width, height, depth, pca_maps]

然后当我尝试测试函数时，我传递了一个易于遵循的数组 (0,1,2...) 来尝试观察函数是否正常工作...

utest =  unflat_pca(np.arange(0, 27*27).reshape(27,27), verbose=True)

我明白了

-- unflat_pca function -- The initial shape was: (27, 27) The output shape is: (3, 3, 3, 27)

完美!但是现在，当我检查结果时，例如使用 utest[:,:,:,0]，我希望同一个数组中的所有数字都为 1,2,3.... 但得到了

 array([[[  0.,   9.,  18.],
        [  1.,  10.,  19.],
        [  2.,  11.,  20.]],

       [[  3.,  12.,  21.],
        [  4.,  13.,  22.],
        [  5.,  14.,  23.]],

       [[  6.,  15.,  24.],
        [  7.,  16.,  25.],
        [  8.,  17.,  26.]]])

但如果我只检查第一个 channel ，我会得到我预期的结果。

> array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5.],
       [ 6.,  7.,  8.]])

我很困惑，因为后来我使用了未展开的 map 并且得到了糟糕的结果，我认为这是由于第一个结果我没有正确获得数字(按列？!)。你可以帮帮我吗？对不起我的英语:P

PS:utest[:,:,:,0] 的期望值 -> 有序的 3x3x3 map (宽度、高度、深度):

 array([[[  0.,   1.,  2.],
        [  3.,  4.,  5.],
        [  6.,  7.,  8.]],

       [[  9.,  10.,  11.],
        [  12.,  13.,  14.],
        [  15.,  16.,  17.]],

       [[  18.,  19.,  20.],
        [  21.,  22.,  23.],
        [  24.,  25.,  26.]]])

PS2:纸上第一行示例:First row result

Answer 1

Reshape & permute axes -

a.reshape(-1,3,3,3).transpose(1,2,3,0)

sample 运行-

In [482]: a = np.arange(27*27).reshape(27,27)

In [483]: out = a.reshape(-1,3,3,3).transpose(1,2,3,0)

# Verify output shape
In [484]: out.shape
Out[484]: (3, 3, 3, 27)

# Verify output values for the first slice
In [485]: out[...,0]
Out[485]: 
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])