为什么在将数据集上传到 Activeloop Hub 时张量形状中多了一个 "None" 维度？
Why is there an additional "None" dimension in the tensor shape when uploading a dataset to Activeloop Hub?
我正在尝试将图像数据集上传到 Hub (dataset format with an API for creating, storing, & collaborating on AI datasets)。我只上传了部分数据集，但是在检查上传的数据后，我注意到张量形状中有一个额外的 None 维度。有人可以解释为什么会这样吗？
我正在使用以下张量关系：
ds
-> images (htype = image)
存在 none 维度是因为某些图像可能具有三个通道而其他图像具有四个通道，因此动态维度显示为 None。
我正在尝试将图像数据集上传到 Hub (dataset format with an API for creating, storing, & collaborating on AI datasets)。我只上传了部分数据集，但是在检查上传的数据后，我注意到张量形状中有一个额外的 None 维度。有人可以解释为什么会这样吗？
我正在使用以下张量关系：
ds
-> images (htype = image)
存在 none 维度是因为某些图像可能具有三个通道而其他图像具有四个通道，因此动态维度显示为 None。