从宽面条中获取输出（python深层神经网络框架）

Question

我把名单装进去了_转化率来自意大利宽面条官方github的例子。在

在和，我想预测我自己的例子。我看到了”千层面.layers.get_output（）“应该处理官方文档中的numpy数组，但它不起作用，我也不知道该怎么做。在

我的代码是：

if __name__ == '__main__':
    output_layer = main() #the output layer from the net
    exampleChar = np.zeros((28,28)) #the example I would predict
    outputValue = lasagne.layers.get_output(output_layer, exampleChar)
    print(outputValue.eval())

但它给了我：

^{pr2}$

我知道它需要一个4D张量，但我不知道如何修正它。在

你能帮我吗？谢谢

Answer 1

正如您在错误消息中所写的，输入应该是一个4D张量，形状为(n_samples, n_channel, width, height)。在MNIST的情况下，n_channels是1，width和{}是28。在

但是你输入的是一个二维张量，形状是(28, 28)。您需要添加新的轴，可以使用exampleChar = exampleChar[None, None, :, :]

exampleChar = np.zeros(28, 28)
print exampleChar.shape 
exampleChar = exampleChar[None, None, :, :]
print exampleChar.shape

输出

^{pr2}$

注意：我认为您可以使用np.newaxis代替None来添加一个轴。而且exampleChar = exampleChar[None, None]也应该起作用。在