畳み込みネットワークとPythonを一度に学んでいます。
次のコードに問題があります。
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images=training_images.reshape(60000, 28, 28, 1)
どういうreshape(60000, 28, 28, 1)意味かわかりません。
60000と28と28と1とは何ですか？
28列×28行の60000個の配列を取得します...そして1つは...
考えてみてください。RGBの場合、28 x28ピクセルの60k画像をどのように保存しますか。
各ピクセルのためには、3つのスカラー（1つのチャンネル用のそれぞれを）必要がありますので、60000x28x28だろうX3。
また、画像がグレースケールの場合、いくつのチャネルが必要ですか？ただ一つ、それは60000x28x28だろう×1
もちろん、1つのチャネルの場合、これはさらに60000x28x28に簡略化できますが、画像に含まれるチャネルの数に関する情報を明示的に提供し、一部のMLフレームワークではその情報が正しく動作する必要があるように見えるため、前者のアプローチの方が優れていると思います。 。
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