TensorFlowのためのnp.reshapeの可視化

Question

畳み込みニューラルネットワークにフィードしたいデータがあります。

 

for ranking_list in train: 
    home_exp = [] 
    away_exp = [] 
    exp = [] 
    home_team = ranking_list[:16] 
    away_team = ranking_list[16:] 
    count = 0 
    for h in home_team: 
     row_h = [] 
     row_a = [] 
     for a in away_team: 
      count += 1 
      ex_h, ex_a = values(h,a) 
      row_h.append(ex_h) 
      row_a.append(ex_a) 
     home_exp+=row_h 
     away_exp+=row_a 

    exp = np.array(home_exp + away_exp) 
    reformatted_training.append(np.reshape(exp, [-1, 16,16,2])) 
 

私はので、リストは2つの16要素リストに分割され、32のホームチームに関係する16そのうちランキング、アウェイチームに16が含まれているランキングリストを持っています。

これらのランキングのすべての並べ替えは、ex_hとex_aという2つの値を生成するために使用されます。

私が気にしている画像は、16x16イメージに相当する2つのチャネル（ex_h値用とex_a値用）でフィードしたいということです。

私はnp.reshapeに電話していますが、これを視覚化するのは難しいです。私はまた、-1でちょっと混乱しています。なぜTensorFlowにランク4のテンソルが必要なのですか？

Answer 1

「これを達成しているnp.reshape」が正しいと思います。

-1は、最初の次元のサイズがtotal_number_of_elements/16/16/2として自動的に計算されることを意味します。

それぞれ4つの次元は、batch_size、height、weight、channels（フィーチャマップの数）です。ミニバッチ勾配降下を使用するため、バッチサイズがあります。