python - reshape (60000, 28, 28, 1) 是什么意思？

Question

我正在同时学习卷积网络和Python。

我的以下代码有问题:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images=training_images.reshape(60000, 28, 28, 1)

我不明白 reshape(60000, 28, 28, 1) 的含义。

60000 和 28 以及 28 和 1 是什么？

我将得到 60000 个 28 列 x 28 行的数组...而 1 是...

Answer 1

想一想，如果是 RGB，你会如何存储 60k 28 x 28 像素的图像？

对于每个像素，您需要 3 个标量(每个标量对应一个 channel )，因此它将是 60000x28x28x3。

当图像为灰度时，您需要多少个 channel ？只有一个，所以它将是 60000x28x28x1

当然，如果是一个 channel ，则可以进一步简化为 60000x28x28，但我认为前一种方法更好，因为您明确提供了有关图像具有多少个 channel 的信息，并且看起来某些 ML 框架需要该信息才能正确操作。