深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]的區(qū)別詳解
更新時(shí)間：2022年07月24日 11:38:53 作者：Tiám青年
本文主要介紹了深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]的區(qū)別詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]的區(qū)別詳解
對于圖像來說：
- img.shape[0]：圖像的垂直尺寸（高度）
- img.shape[1]：圖像的水平尺寸（寬度）
- img.shape[2]：圖像的通道數(shù)
舉例來說，下面是一張300X534X3的圖像，我們用代碼，進(jìn)行驗(yàn)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的 img.png
# 此時(shí) img 就已經(jīng)是一個(gè) 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)果是沒有問題的。
而對于矩陣來說：
- shape[0]：表示矩陣的行數(shù)
- shape[1]：表示矩陣的列數(shù)
舉例如下：
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
w = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2X3的矩陣
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)果是沒有問題的。
到此這篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)中shape[0]、shape[1]、shape[2]的區(qū)別詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)shape[0] shape[1] shape[2]內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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