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テンソルのリシェイプ

このコースの後半では、ニューラルネットワークを使って手話アルファベットの画像を分類します。場合によっては、ネットワークは1次元のテンソルを入力として受け取りますが、データは画像として与えられるため、グレースケールかカラーかによって2次元または3次元のテンソルになります。

下の図は、手話のアルファベット A のグレースケール画像とカラー画像です。これら2つの画像はすでにインポート済みで、numpy 配列の gray_tensor と color_tensor に変換されています。tensorflow からインポートされている reshape 演算を使って、これらの配列を1次元ベクターに変換してください。gray_tensor の形状は 28x28、color_tensor の形状は 28x28x3 であることに注意してください。

This figure shows grayscale and color images of the sign language letter "A".

この演習はコースの一部です

Introduction to TensorFlow in Python

コースを見る

演習の手順

  • gray_tensor を 28x28 の行列から、gray_vector という名前の 784x1 のベクターにリシェイプします。
  • color_tensor を 28x28x3 のテンソルから、color_vector という名前の 2352x1 のベクターにリシェイプします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Reshape the grayscale image tensor into a vector
gray_vector = reshape(____, (____, 1))

# Reshape the color image tensor into a vector
color_vector = reshape(____, (____, ____))
コードを編集して実行