如何將4D陣列轉換爲另一個4D的切換尺寸在Python中

Question

我試圖從TensorFlow中的卷積圖層獲取圖像數據。 我有一個數組，如：

data = [N, Width, Height, Channel] 

其中N是圖像數，寬度和高度的圖像的尺寸和通道的信道的索引。

什麼我需要的是另一種四維陣列，如：

[N, Channel, Width, Height] 

的原因是由N和頻道進入週期並獲得字節的二維數組爲每個圖像的ECH通道。

img = Image.fromarray(data[N][Channel], 'L') 
img.save('my.png') 

Answer 1

使用變調功能重新排序的尺寸。

https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/array_ops.html#transpose

你會做這樣的事情在tensorflow代碼。

image = tf.transpose(image, perm = [0, 3, 1, 2]) 

在perm參數中，您可以指定所需維度的新順序。在這種情況下，您將通道尺寸（3）移到第二個位置。

如果您想在將它輸入到tensorflow模型之前執行此操作，您可以使用np.transpose以相同的方式。

Answer 2

只需使用np.transpose：

x = np.zeros((32, 10, 10, 3)) # image with 3 channels, size 10x10 
res = np.tranpose(x, (0, 3, 1, 2)) 
print res.shape # prints (32, 3, 10, 10)