Reformulação de tensores
Mais adiante no curso, você classificará imagens de letras da linguagem de sinais usando uma rede neural. Em alguns casos, a rede receberá tensores unidimensionais como entradas, mas seus dados virão na forma de imagens, que serão tensores bidimensionais ou tridimensionais, dependendo de serem imagens em escala de cinza ou coloridas.
A figura abaixo mostra imagens coloridas e em escala de cinza da letra A da linguagem de sinais. As duas imagens foram importadas para você e convertidas para as matrizes numpy gray_tensor
e color_tensor
. Remodele essas matrizes em vetores unidimensionais usando a operação reshape
, que foi importada para você de tensorflow
. Observe que a forma de gray_tensor
é 28x28 e a forma de color_tensor
é 28x28x3.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao TensorFlow em Python
Instruções de exercício
- Remodele
gray_tensor
de uma matriz de 28x28 em um vetor de 784x1 chamadogray_vector
. - Remodele
color_tensor
de um tensor 28x28x3 em um vetor 2352x1 chamadocolor_vector
.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Reshape the grayscale image tensor into a vector
gray_vector = reshape(____, (____, 1))
# Reshape the color image tensor into a vector
color_vector = reshape(____, (____, ____))