如何将 1D np 数组重塑为 3D？答案

【问题标题】：How can I reshape 1D np array into 3D?如何将 1D np 数组重塑为 3D？
【发布时间】：2021-02-25 11:13:55
【问题描述】：

我的 699 个训练特征存储在数组 X 中。

X.shape

(699,)

然而，每一行是 1292 * 13

例如：

X[0].shape

(1292, 13)

如何正确重塑它以输入 CNN？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

例如，为了将它们放入 keras Conv2D 中，您必须具有特定的 input_shape。

因此，您的样本数为 699，您的形状为 (1292, 13, 1)。最后一个维度 (1) 是通道数，因此如果您有灰色图像（或其他东西），则输入 1 ，如果您有颜色，则输入 3。

类似这样的：

input_shape = (len(x), X[0][0].shape, X[0][1].shape, 1)

tf.keras.layers.Conv2D(2, 3, activation='relu', input_shape=input_shape[1:])(x)

【讨论】：

【解决方案2】：

X = np.stack(X) 完成了@hpaulj 提到的工作

X.shape

(419, 1292, 13, 1)

【讨论】：