Python 使用Keras从MNIST重塑阵列

我需要将MNIST数据集从（60000,28,28）重塑为（600002227）。但是，我不想使用

cv2

或

PIL

库。然后我尝试将图片灰度更改为RGB并应用ALEXNET，但首先我应该更改图像像素

事实上，我已经尝试了很多东西，即使是Google Colab，但不幸的是Colab不支持

cv2

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

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你可以用。文档中的示例或多或少显示了相同的用例，只要给它

zoom=（1227/28227/28）

，您就可以一次传递整个数组。

我尝试过，但我得到了一些内存错误，因为当我应用它时，括号中的所有值都乘以相同的数字。我尝试了这个代码

a=scipy.ndimage.zoom（X_train，8，order=0）

@Bckandemir您需要使用

zoom

参数。你放进去了吗？