Python 2.7 如何使用mxnet创建三维卷积神经网络？
我有一个包含11*11*21 3D数据文件的文件夹，我正在尝试用3D卷积神经网络进行二元分类。我只在胶子教程中找到了2D卷积神经网络的教程，我不确定要改变什么来适应3D数据。我遵循本教程，但使用我自己的数据，我试图将图层更改为3D，但我仍停留在需要更改的其他内容上Python 2.7 如何使用mxnet创建三维卷积神经网络？,python-2.7,deep-learning,conv-neural-network,mxnet,Python 2.7,Deep Learning,Conv Neural Network,Mxnet,我有一个包含11*11*21 3D数据文件的文件夹，我正在尝试用3D卷积神经网络进行二元分类。我只在胶子教程中找到了2D卷积神经网络的教程，我不确定要改变什么来适应3D数据。我遵循本教程，但使用我自己的数据，我试图将图层更改为3D，但我仍停留在需要更改的其他内容上 我对convnets和3D convnets非常陌生，因此非常感谢您的帮助 对于像您提供的示例教程这样简单的内容，您只需将Conv2D更改为Conv3D，将MaxPool2D更改为MaxPool3D，并且您的数据必须是N、C、D、H、
我对convnets和3D convnets非常陌生，因此非常感谢您的帮助 对于像您提供的示例教程这样简单的内容，您只需将Conv2D更改为Conv3D，将MaxPool2D更改为MaxPool3D，并且您的数据必须是N、C、D、H、W布局，而不是N、C、H、W布局 非常感谢你的帮助。我只是简单地将我的3D数据上传到一个mxnet数据集中，并使用数据加载器获取批次数据，然后将其输入神经网络。因此，输入仅为N，C，H，W，如何使其如您所述为N，C，D，H，W？抱歉问了这些愚蠢的问题。你的数据的三个维度是什么？它不是有宽度、高度和深度吗？