将 MNIST 图像从 (28, 28, 1) 填充到 (32, 32, 1)

【问题标题】：Padding MNIST images from (28, 28, 1) to (32, 32, 1)将 MNIST 图像从 (28, 28, 1) 填充到 (32, 32, 1)
【发布时间】：2020-04-19 18:19:10
【问题描述】：

我正在使用来自 TensorFlow 2.0 的 MNIST 数据集，并尝试用零填充它并将图像大小从 (28, 28, 1) 增加到 (32, 32, 1)。代码是：

# Load MNIST dataset-
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

X_train.shape, y_train.shape
# ((60000, 28, 28), (60000,))

X_test.shape, y_test.shape
# ((10000, 28, 28), (10000,))

# Pad with 2 zeros on left and right hand sides-
X_train_padded = np.pad(X_train[:,], (2, 2), 'constant')

X_train_padded.shape
# (60004, 32, 32)

但是，上面使用的 'np.pad()' 函数并没有给我所需的 (6000, 32, 32) 形状，而且它返回的数组填充了零！而不是 X_train 中的原始值。

你能帮忙吗？

我正在使用 Python 3.8、TensorFlow 2.0 和 numpy 1.18。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy tensorflow2.0

【解决方案1】：

你用错了numpy.pad。

您的数组是 (6000,32,32)，因此您只想填充轴 1 和 2，而不是轴 0。
np.pad 的 pad_width 参数的工作方式如下：((axis 1 pad before, axis 1 pad after), ...) 因此，如果您想在每一侧填充 1 个像素，您应该使用 ((0,0), (1,1), (1,1))。（您的代码在每一侧填充所有轴 2。）

这是一个玩具示例：

z = np.arange(12).reshape(3,2,2)
print(z.shape)
# (3, 2, 2)

z = np.pad(z, ((0,0),(1,1),(1,1)), 'constant')
print(z.shape)
# (3, 4, 4)

# as an example, take a look at the second "image"
print(z[1])
# [[0 0 0 0]
#  [0 4 5 0]
#  [0 6 7 0]
#  [0 0 0 0]]

【讨论】：