表示 Keras CNN 模型的 3D 数据的正确方法?

Question

我是numpy的新手。我有一个包含 1000 个 3D 结构的数据集，每个结构都有 x，y，z 坐标。我正在尝试使用 CNN 模型，但无法为架构准备正确的数据集格式。这是我的熊猫数据框数据集：

row_id, xlist, ylist, zlist, target
1, [1,2,3,3], [5,2,6,7], [1,0,4,5], 1
2, [-1,6,4,6], [7,-1,4,1], [2,5,3,5], 1
3, [6,4,-2,-2], [2,-6,6,2], [3,0,7,2], 0
...
n, [5,3,1], [5,3,7], [3,5,3], 1

我试过这个，但这不是我想要的

np.array([dataset['xlist'],dataset['ylist'],dataset['zlist']]) 

我想获得具有 x * y * z 尺寸的 3D 结构。如何创建尺寸为 4 * 4 * 4(对于 x、y 和 z(的 3D 矩阵

Answer 1

keras 可能需要一个表示 (高度、宽度、深度、通道(。

因此，在您的情况下，您可以从创建一个空图像开始，如下所示：

empty_image = np.zeros(20, 20, 20, 1)

这假设您的 x、y、z 范围从 -10 到 10，像素大小 = 1 因此，对于每个点，您可以将零转换为 1：

empty_image[x+10, y+10, z+10, 0] += 1