深度學習常用技巧之改變矩陣大小和歸一化

在深度學習中我們常用numpy模組中的np.shape和np.reshape來查詢矩陣陣列的形狀或者重新定義矩陣的形狀(需保證改變形狀前後，陣列的元素總個數相等)

當我們用乙個演算法處理一幅影象時，我們需要將輸入的矩陣的形狀變為乙個向量的形式(長x高x3,1)。換句話說就是，你需要將三維的矩陣展開為一維的向量形式。

下面是將一幅影象變為乙個向量的圖示：

在影象處理中，我們常用image2vector()函式來實現將輸入的矩陣的形狀(長,高,3)變為乙個一維向量的形式(長x高x3,1)。

下面給出實現**：

def

image2vector
(image)
:#image--a numpy array of shape（length，height，depth）
#v--a vector of shape(length*height*depth,1)
v=image.reshape(
(image.shape[0]
*image[1]
*image[2]
),1)
return v

下面是實現該演算法的**：

def

noralizerows
(x):
x_norm=np.linalg.norm(x,axis=
1,keepdims=ture)
x=x/x_norm
return x

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