python - Numpy Broadcast_to((50000,), (50000,32,32,3)) 失败。为什么？

Question

我正在尝试将 1D numpy 数组广播到 4D numpy 数组，但出现错误：

operands could not be broadcast together with remapped shapes [original->remapped]: (50000,) and requested shape (50000,32,32,3)

这是我的代码：

from tensorflow.keras.datasets import cifar10

import numpy as np

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

mask = (y_train == 0) | (y_train == 1)
y_train = np.ma.masked_array(y_train, mask = mask)
mask = np.broadcast_to(mask.reshape(-1), x_train.shape)
x_train = np.ma.masked_array(x_train, mask = mask) # Error happens here

# Same for the test set

我的目标是从数据中删除一堆类，只保留类 0 和 1。

我认为当尺寸丢失时允许广播，就像我的情况一样。谁能解释我为什么会收到错误？

我正在使用 Python 3.7.2。

标签： pythonpython-3.xnumpyarray-broadcasting

Answer 1

为了使广播工作，您需要重新调整数组的形状，以便对齐大小为 50000 的尺寸。在您的示例中，掩码应替换为掩码 [:,None,None,None]。这样（50000,1,1,1）可以广播到（50000,32,32,3）。