我已经从tf.keras.datasets下载了cifar100数据，如何将数据（50000，32，32，3）形状更改为（50000，32，32）以进行训练？不改变形状也能训练吗？
eagi6jfj1#
您可以在不将数据形状从（50000，32，32，3）更改为（50000，32，32）的情况下定型模型。在定义定型模型时，您需要使用RGB channel = 3表示input_shape，如下所示：
RGB channel = 3
input_shape
model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
有关使用cifar10数据集进行模型训练的更多详细信息，请查看此link。
1条答案
按热度按时间eagi6jfj1#
您可以在不将数据形状从（50000，32，32，3）更改为（50000，32，32）的情况下定型模型。在定义定型模型时，您需要使用
RGB channel = 3表示input_shape，如下所示：有关使用cifar10数据集进行模型训练的更多详细信息，请查看此link。