shape（）含義

在筆者debug深度學習相關代碼的時候，很容易出現(xiàn)shape()這樣形式的東西，用來告知輸出數(shù)據(jù)的形式

由于shape（）里出現(xiàn)的數(shù)字數(shù)量不同，還經(jīng)常有shape（？，64，512）這樣的數(shù)據(jù)存在

因此上網(wǎng)查了一些信息，作出比較通俗易懂的解釋：

import numpy as np
a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.shape)
(1, 2, 3)

表示該數(shù)組有1個，是2行3列的數(shù)組。每一個shape里的數(shù)字對應數(shù)組中的一對中括號，第一個數(shù)字1表示最外層的中括號。以此類推，數(shù)字2表示第二層中括號，數(shù)字3表示最里層的中括號。如果定義array時去掉了最外層的括號那么輸出的shape為(2, 3)。

區(qū)分一維數(shù)組和二維數(shù)組

有幾個中括號就為幾維數(shù)組

因此在上文中，有三對中括號，是3維數(shù)組，shape（）中有3個數(shù)。

a = np.array([1,2])     #a.shape值(2,)，意思是一維數(shù)組，數(shù)組中有2個元素。
b = np.array([[1],[2]]) #b.shape值是(2,1)，意思是一個二維數(shù)組，每行有1個元素。
c = np.array([[1,2]])   #c.shape值是（1，2），意思是一個二維數(shù)組，每行有2個元素。

shape（）中“？”的含義

而在debug相關程序時，可能會出現(xiàn)shape(?,2,3)這便代表數(shù)組每一個都是2行3列的，前面這個“？”便代表批處理個數(shù)

若為1則有1個，為2則有兩個，但是在debug的時候不知道有幾個，所以以“？”的形式顯示。

shape（）中有四個數(shù)，第一個數(shù)表示時間序列（批處理數(shù)）

from keras.models import Input,Model
from keras.layers import Dense,Conv2D,TimeDistributed
input_ = Input(shape=(12,32,32,3))
out = TimeDistributed(Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),padding='same'))(input_)
model = Model(inputs=input_,outputs=out)
model.summary()

而這里，shape（）中有四個數(shù)。第一個12代表就是時間序列，32，32，3指的是高，寬，通道數(shù)。

卷積操作使用TimeDistributed就相當與這12個時間序列共享一個卷積層參數(shù)信息

無論時間序列值為多少，參數(shù)總量還是一定的。此處一共有896個參數(shù)，卷積核weights有3×3×3×32=864個，卷積核bias有32個。

附TimeDistributed解釋

關于TimeDistributed有一個比較通俗的示例解釋： 考慮一批32個樣本，其中每個樣本是一個由16個維度組成的10個向量的序列。該層的批輸入形狀然后(32, 10, 16)。

可以這么理解，輸入數(shù)據(jù)是一個特征方程，X1+X2+…+X10=Y，從矩陣的角度看，拿出未知數(shù)，就是10個向量，每個向量有16個維度，這16個維度是評價Y的16個特征方向。

TimeDistributed層的作用就是把Dense層應用到這10個具體的向量上，對每一個向量進行了一個Dense操作，假設是下面這段代碼：

model = Sequential()model.add(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 16)))

輸出還是10個向量，但是輸出的維度由16變成了8，也就是（32,10,8）。

TimeDistributed層給予了模型一種一對多，多對多的能力，增加了模型的維度。

到此這篇關于Python中的shape()詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python的shape()內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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