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CNN可以同时进行多通道的输入，例如一张彩色图片可以分解成RGB三个通道输入给CNN，当使用自己的数据集时，可以通过numpy来实现数据的多通道输入。
假设我们有两个组数据a和b：
a = np.linspace(1,100,100) b = np.linsapce(-1,-100,100)
然后将a和b转变成四维数组，TensorFlow接收的数据时四维数组
a = a.reshape(4,1,5,5) b = b.reshape(4,1,5,5)
这样我们就得到了两个batch_size = 4, channel = 1, width = 5, high = 5的四维数组，然后
a = a.transpose(1,0,2,3) b = b.transpose(1,0,2,3)
将a和b的维度参数变成[1,4,5,5]，然后使用np.vstack()函数将两个数组在通道数上叠加
c = np.vstack((a,b))
最后再次使用.transpose()函数将叠加后的四维数组转换为TensorFlow接受的四维数组
c = c.transpose(1,2,3,0)
这时c就变成了[4,5,5,2]，即batch_size = 4, width = 5, high = 5, channel = 2的四维数组。
以上这篇Python实现CNN的多通道输入实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
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