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python博客。