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Numpy 为什么我们在展平图像后进行转置

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Numpy 为什么我们在展平图像后进行转置,numpy,deep-learning,reshape,transpose,Numpy,Deep Learning,Reshape,Transpose,我目前正在努力学习deeplearning和numpy。在给出的示例中，在使用 `carrots_test.reshape(carrots_test.shape[60],-1)` 该示例接着在末尾添加了一个T。我知道这意味着转置，但为什么你要转置这个新的扁平图像 我理解什么是展平图像以及为什么要展平图像，但无法直观地看出为什么我们需要对其进行转置（交换行和列）没有全局理由这样做。应用程序希望形状是（元素、图像），而不是（图像、元素）。重塑仅调整缓冲区的形状转置调整尺寸的步幅，并通过重新

我目前正在努力学习deeplearning和numpy。在给出的示例中，在使用

    `carrots_test.reshape(carrots_test.shape[60],-1)`
该示例接着在末尾添加了一个T。我知道这意味着转置，但为什么你要转置这个新的扁平图像

我理解什么是展平图像以及为什么要展平图像，但无法直观地看出为什么我们需要对其进行转置（交换行和列）

没有全局理由这样做。应用程序希望形状是
（元素、图像）
，而不是
（图像、元素）
。
重塑
仅调整缓冲区的形状<代码>转置调整尺寸的步幅，并通过重新排列形状进行补偿。

没有全局理由这样做。应用程序希望形状是
（元素、图像）
，而不是
（图像、元素）
。
重塑
仅调整缓冲区的形状<代码>转置调整尺寸的步幅，并通过重新排列形状进行补偿