'图像数据的形状（28、28、1）无效'答案

【问题标题】：'Invalid shape (28, 28, 1) for image data''图像数据的形状（28、28、1）无效'
【发布时间】：2020-12-31 07:49:40
【问题描述】：

这是我的代码示例：

    (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()
    
    train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
    test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
    
    #train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
    train_images = train_images.astype('float32') / 255
    
    test_images = test_images.astype('float32') / 255
    
    plt.imshow(train_images[0])

但我收到了Invalid shape (28, 28, 1) for image data error

【问题讨论】：

欢迎来到 SO。请不要发布数据/代码/错误消息的图像。而是将文本发布在 SO 上。您还应该阅读How do I ask a good question? 和How to create a Minimal, Reproducible Example 以获得好的答案。我建议你编辑你的问题。
这能回答你的问题吗？ Python matplotlib, invalid shape for image data

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

在 / 255 之前执行 plt.imshow(train_images[0][0])

或执行 train_images = train_images[0] / 255 并保持您的代码不变

如果你打印 train_images[0].shape 就知道它是 60000 x 28 x 28

编辑：添加代码

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
(train_images, train_labels) = datasets.mnist.load_data()
import matplotlib.pyplot as plt
train_images = train_images[0] / 255
plt.imshow(train_images[0])

【讨论】：