深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]得區(qū)別詳解

    深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]得區(qū)別詳解
    對于圖像來說:

    • img.shape[0]:圖像得垂直尺寸(高度)
    • img.shape[1]:圖像得水平尺寸(寬度)
    • img.shape[2]:圖像得通道數(shù)

    舉例來說,下面是一張300X534X3得圖像,我們用代碼,進(jìn)行驗證。

    代碼如下:

    import matplotlib.image as mpimg  # mpimg 用于讀取圖片 if __name__ == '__main__':    img = mpimg.imread('cat.jpg')  # 讀取和代碼處于同一目錄下得 img.png    # 此時 img 就已經(jīng)是一個 np.array 了,可以對它進(jìn)行任意處理    print(img.shape)  # (512, 512, 3)    print(img.shape[0])    print(img.shape[1])    print(img.shape[2])

    運(yùn)行結(jié)果如下:

    (300, 534, 3)
    300
    534
    3

    由此證明,上述結(jié)果是沒有問題得。

    而對于矩陣來說:

    • shape[0]:表示矩陣得行數(shù)
    • shape[1]:表示矩陣得列數(shù)

    舉例如下:

      import numpy as np if __name__ == '__main__':    w = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2X3得矩陣    print(w.shape)    print(w.shape[0])    print(w.shape[1])

    運(yùn)行結(jié)果如下:

    (2, 3)
    2
    3

    由此證明,上述結(jié)果是沒有問題得。

    到此這篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]得區(qū)別詳解得內(nèi)容就介紹到這了,更多相關(guān)shape[0] shape[1] shape[2]內(nèi)容請搜索之家以前得內(nèi)容或繼續(xù)瀏覽下面得相關(guān)內(nèi)容希望大家以后多多支持之家!

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