plt.imshow() 中图像数据的尺寸无效

Question

我正在使用 mnist 数据集在 keras 背景下训练胶囊网络。训练后，我想显示来自 mnist 数据集的图像。为了加载图像，使用了 mnist.load_data()。数据存储为 (x_train, y_train),(x_test, y_test)。现在，为了可视化图像，我的代码如下：

 img_path = x_test[1]
print(img_path.shape)
plt.imshow(img_path)
plt.show()

代码给出如下输出：

 (28, 28, 1)

和 plt.imshow(img_path) 上的错误如下：

 TypeError: Invalid dimensions for image data

如何以png格式显示图像。帮助！

原文由 Anusha Mehta 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以使用 tf.squeeze 从张量的形状中删除大小为 1 的维度。

 plt.imshow( tf.shape( tf.squeeze(x_train) ) )

查看 TF2.0 示例

原文由 Parth Patel 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

根据 @sdcbr 的评论，使用 np.sqeeze 减少了不必要的维度。如果图像是二维的，则 imshow 函数可以正常工作。如果图像有 3 个维度，那么你必须减少额外的 1 个维度。但是，对于更高暗淡的数据，您必须将其减少到 2 暗淡，因此 np.sqeeze 可能会应用多次。 （或者您可以使用其他一些暗淡减少功能来获取更高暗淡的数据）

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img_path = x_test[1]
print(img_path.shape)
if(len(img_path.shape) == 3):
    plt.imshow(np.squeeze(img_path))
elif(len(img_path.shape) == 2):
    plt.imshow(img_path)
else:
    print("Higher dimensional data")

原文由 shantanu pathak 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议