为什么我们将灰度图像重塑为 (x,y,1)？
why do we reshape grayscale image to (x,y,1)?
我在用灰度图像训练 CNN 时注意到了这一点。图像的尺寸被重塑为 (x,y,1)。我认为这不是必需的，但是当我尝试使用形状 (x,y) 时。我收到一个错误
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 28, 28]
据我了解，我们这样做的唯一原因是因为 keras 以这种方式实现。还是有其他原因？
keras中第Conv2D层的输入形状为：batch_size + (rows, cols, channels)。因此，该层期望通道数作为最终输入形状，对于灰度图像为 1。对于 RGB 图像，这将是 3.
我在用灰度图像训练 CNN 时注意到了这一点。图像的尺寸被重塑为 (x,y,1)。我认为这不是必需的，但是当我尝试使用形状 (x,y) 时。我收到一个错误
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 28, 28]
据我了解，我们这样做的唯一原因是因为 keras 以这种方式实现。还是有其他原因？
keras中第Conv2D层的输入形状为：batch_size + (rows, cols, channels)。因此，该层期望通道数作为最终输入形状，对于灰度图像为 1。对于 RGB 图像，这将是 3.