Вопрос или проблема
Я новичок в CNN, и я пытался изменить несколько изображений для распознавания изображений, но постоянно получаю сообщение об ошибке, которое не знаю, как исправить.
library(keras)
reticulate::install_miniconda()
for (i in 1:10) {mypic[[i]] <- array_reshape(mypic[[i]], c(28,28,3))}
str(mypic)
Сообщение об ошибке выглядит следующим образом.
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
ValueError: невозможно изменить размер массива размером 784 в форму (28,28,3)
Есть ли что-то, что я упускаю?
Ошибка указывает на проблему, а именно то, что вы не можете изменить массив из 784 элементов в массив/матрицу формы (28, 28, 3), так как они не имеют одинакового количества элементов. Судя по количеству элементов, я предполагаю, что вы используете набор данных MNIST, который состоит из черно-белых изображений, а не цветных. Поэтому количество каналов в изображении должно быть единицей, а не тремя, так что изменение формы с c(28, 28, 3) на c(28, 28, 1) должно решить ошибку.
Ответ или решение
Для решения проблемы, связанной с ошибкой при reshaping массива изображений с использованием функции array_reshape из пакета Keras, необходимо обратить внимание на структуру входных данных и соответствие их желаемой форме. Давайте поэтапно рассмотрим ваш случай и найдем оптимальное решение.
Анализ Ошибки
Ошибка, которую вы получаете:
ValueError: cannot reshape array of size 784 into shape (28,28,3)Говорит о том, что вы пытаетесь изменить размер массива, который содержит 784 элемента, в трехмерный массив размером (28, 28, 3). На первый взгляд кажется, что такие преобразования могут иметь место, но по факту это не соответствует законам линейной алгебры.
Причины Проблемы
Судя по всему, вы работаете с датасетом MNIST, который состоит из черно-белых изображений размером 28×28 пикселей. Каждое изображение из этого набора данных действительно представляется в виде массива с размерностью 28×28. Однако, поскольку изображения черно-белые, они имеют только один цветовой канал, а не три (как в случае цветных изображений).
Решение Проблемы
Для корректного reshaping ваших изображений, вам нужно изменить размер до (28, 28, 1), и это исправит проблему. Ниже представлен обновленный код:
library(keras)
reticulate::install_miniconda()
for (i in 1:10) {
mypic[[i]] <- array_reshape(mypic[[i]], c(28, 28, 1)) # Обратите внимание на 1 вместо 3
}
str(mypic)Краткое Объяснение Кодирования
- c(28, 28, 1): Здесь мы определяем желаемую форму для каждого изображения, где 28×28 – это размеры изображения, а 1 – это количество цветовых каналов.
- array_reshape: Эта функция используется для изменения формы массива, чтобы соответствовать требуемому формату для дальнейшей работы с нейронными сетями.
Дополнительные Рекомендации
- Проверка Данных: Перед началом обработки данных всегда полезно проверить их структуру с помощью функции
str(), чтобы убедиться, что данные имеют ожидаемую форму. - Нормализация Изображений: Рекомендуется нормализовать данные изображений перед использованием в нейронных сетях, преобразовав значения пикселей в диапазон [0, 1]. Это может быть сделано, например, путем деления на 255.
Заключение
Использование правильной формы при обработке изображений критично для успешного построения модели нейронной сети. Убедившись, что ваши изображения имеют правильную размерность и формат, вы сможете избежать подобных ошибок и обеспечить успешное дальнейшее обучение вашей модели. Если возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их!