Python 我可以把几个不同的图像作为频道吗？

通常，我们设置输入图像的“高度”、“宽度”和“通道”

在“通道”中，我们为灰度图片设置1，为RGB图片设置3

我的问题是，使用这个频道的图片应该是相同的吗？就像上面提到的

或者我可以将一系列图像设置为频道

（例如，我有10个图像在一个时刻离散在空间中，因此我将通道10设置为一个输入）

会有什么问题吗？这样做对吗

或者我应该为这10个图像设置10个输入

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谢谢你的回答

不，不一样，因为输入层通道的数量决定卷积滤波器的形状，因此参数的数量以及它们的应用方式

比较这两个卷积网络：

• [32x32x3x3]

  输入形状，

  批次大小=5

  ，

  5x5

  感受野，然后conv层中的每个神经元将对输入体积中的

  [5x5x3]

  区域具有权重，总共为

  5*5*3=75

  权重（和+1个偏差参数）

• [32x32x15]

  输入形状，

  batch_size=1

  ，相同的

  5x5

  感受野，然后每个神经元将有一个

  [5x5x15]

  区域的权重，总权重为

  5*5*15=325

  权重（和相同的+1偏差参数）

在这两种情况下，两个conv层可以看到15个RGB图像，但第二个网络将使用5倍多的参数来学习相同的数据，而第一个网络将为不同的图像重用相同的参数。还要注意，第二网络将具有用于每个第一图像、每个第二图像等的专用参数

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显然，第一种方法更好，不仅因为它节省了资源，而且它对批量训练图像的顺序也保持不变。

谢谢您的回答！我能理解你说的话，我真的很感激。但仍有一些问题。现在，我的一系列图片“不一样”。这意味着我想让CNN为每幅图像获取功能。我的想法是，CNN将为每个频道中的每幅图像提供功能。所以我不需要10个输入，只需要使用10个通道作为1个输入。对吗？或者CNN不是这样工作的？谢谢你再次回答！我不确定我是否理解您的困惑，但conv layer对每个通道使用单独的过滤器“部分”，换句话说，它独立地从每个通道提取特征。因此，如果我想获得每个图像的完整信息，我应该将它们设置为不同的输入。将它们设置为频道可能会导致信息丢失。我理解对了吗？谢谢！如果您使用的是一小批图像，conv层将适应所有图像的每个R/G/B通道，并提取公共特征，这就是conv层的用途。你说的信息丢失是什么意思？嗯，可能是我的误解。让我用另一种方式再说一遍。假设这10幅图像来自A（图像不同），并且它们都是灰度级的。还有10张来自B的灰度图像。A和B都来自同一类别。然后我将A的图像设置为10个通道，B也设置为10个通道，并制作A和B的小批量。我将每个图像的10个输入设置为A和B，并使它们成为小批量，这是一样的吗？我的英语可能不够清楚，对此我很抱歉。