【发布时间】：2019-07-29 14:42:30
【问题描述】：
我有这种形状的图像(80000, 224, 224, 3) 我想将这些图像拟合到 SVM 分类器，但我需要重塑它们，它会怎么做？
【问题讨论】：
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这完全取决于其余代码的实现。你应该看看 numpy reshape 函数。
标签： python numpy machine-learning computer-vision
【发布时间】：2019-07-29 14:42:30
【问题描述】：
假设您的形状(80000, 224, 224, 3) 代表(n_samples, pixel_width, pixel_height, n_channels)，并假设您想将其重塑为形状为(n_samples, n_features) 的二维矩阵，以下代码将有所帮助。
m_samples = orig_image_matrix.shape[0]
image_matrix = orig_image_matrix.reshape(m_samples, -1)
对于带有-1的维度，该值是从数组的长度和剩余维度推断出来的。
【讨论】：
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有帮助，谢谢！！