tensoflow CNN을 사용하여 keras 데이터를 준비하는 방법

Question

케라에서 CNN의 기차 데이터 세트를 준비하려고했지만 데이터를 올바르게 설정하는 방법을 찾을 수 없습니다. keras CNN example에서

, 그들은 MNIST 데이터 세트를 사용하는 :

이 희미 배열을 출력

library(keras) 

img_rows <- 28 

img_cols <- 28 

mnist <- dataset_mnist() 

x_train <- mnist$train$x 

x_train <- array_reshape(x_train, c(nrow(x_train), img_rows, img_cols, 1)) 

:

class(x_train) 
[1] "array" 

dim(x_train) 
[1] 60000 28 28  1 

I이 같은 dataframe 있습니다

x = data.frame(c(1,10,19,28),c(2,11,20,29),c(3,12,21,30),c(4,13,22,31),c(5,14,23,32),c(6,15,24,33),c(7,16,25,34),c(8,17,26,35),c(9,18,27,36)) 

각 행은 다음과 같은 3x3 이미지를 나타냅니다.

1 2 3 
4 5 6 
7 8 9 

나는 이것을 시도하고있다 :

x = as.integer(unlist(x)) 

x = array_reshape(x, c(4,3,3, 1)) 

이 반환 스크램블 번호 3 행렬. ¿ keras의 CNN에 대한 data.frame을 올바르게 변환하려면 어떻게해야합니까?

Answer 1

내가하고 싶은 것을 이해한다면 훈련 데이터 (x)를 3x3 매트릭스가있는 4 개의 요소 배열로 바꿔야합니다. 그것이 사실 인 경우 경우는,

> aperm(array(t(x), dim = c(3, 3, 4)), perm = c(2,1,3)) 

, , 1 

    [,1] [,2] [,3] 
[1,] 1 2 3 
[2,] 4 5 6 
[3,] 7 8 9 

, , 2 

    [,1] [,2] [,3] 
[1,] 10 11 12 
[2,] 13 14 15 
[3,] 16 17 18 

, , 3 

    [,1] [,2] [,3] 
[1,] 19 20 21 
[2,] 22 23 24 
[3,] 25 26 27 

, , 4 

    [,1] [,2] [,3] 
[1,] 28 29 30 
[2,] 31 32 33 
[3,] 34 35 36