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バックグラウンドストーリーのほんの少しです。私は、畳み込みニューラルネットワークが到着することができる有用な解（存在する場合）が存在するかどうかに関する定性的/ 3つのクラスを含む合成画像のセット。T-SNEを用いた解析のためのデータセットの準備
今、解像度が256x256の3195 RGBイメージを含むフォルダでTSNEを実行しようとしています。
私が質問したいのは、自分のイメージフォルダをTSNEでの使用に適した形式に変換していますか？ Pythonコードはここに表示されますhttps://i.stack.imgur.com/79gNy.png。
第2に、私はそれを正しく使用しているかわからないが、ここで見ることができるt-sneを走らせることができた。 。ソースコードは、Alexander FabischのMNISTのJupyter Notebookの例からわずかに変更されたものです（ただし、評判<から2つ以上のリンクを投稿することはできません）。 私は、強制的に間違っているRGBイメージのセット上のMNISTデータセットに使用されるTSNEアーキテクチャ
最後に、私は私の画像解像度は、このようなあるのでoffsetbox.AnnotationBboxための最初の引数は、256×256の画像（ある
imagebox = offsetbox.AnnotationBbox(
offsetbox.OffsetImage(X[i].reshape(256, 256)), X_embedded[i])
、以下のコードで上記の掲示二imgurリンク内のコードのために困難に遭遇しました）、これは基本的な結果を不明瞭に、私の画面全体をカバー）が、私はそれを変更しようとすると、私はエラーを取得：？
ValueError: total size of new array must be unchanged
だから、どのように私は、画像の大きさがプロットされて減らすことができます（または問題を回避する他の方法）
後ろ向きに - この結果はどのような結果になりますか？具体的な内容は、このC++ *および* pythonにタグを付けた言語にも依存します。を選択します。 – doctorlove
さらに、画像を入力として使用する例を示します（python用）。 -py – doctorlove
偉大な答えをお伝えするには、あなたがまだ質問していないかどうかを一目でわかると助けになるかもしれません。あなたが[mcve]を提供できるなら、それは役に立つかもしれません。 – Mat