如何知道一张图像应该有多少个输入特征和输出特征？

Question

我正在尝试学习 GAN，我需要提供图像的输入和输出特征。我正在研究 mnist 数据集，我如何知道图像应该具有的输入和输出特征的数量？

Answer 1

输入和输出特征应与实际数据集中图像的形状相匹配。

在 MNIST 数据集中，您可以使用以下方式获取形状：

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) =  mnist.load_data()

print(x_train.shape)

你会看到它是 (28, 28)。但是您需要在模型中添加颜色通道，以便您可以像这样添加图像所在的 1 个颜色通道（这取决于您从何处获取数据集）：

x_train = x_train.reshape(x_train.shape + (1,))
x_test = x_test.reshape(x_test.shape + (1, ))