Preprocess for x data, reshape, dimation of input for model
``` def preproc_x(x, flatten=True): x = x / 255. if flatten: x = x.reshape((len(x), -1)) return x ``` 以上為Day78 範例程式的X(feature)前處理 一開始看不懂為什麼要做flatten "x = x.reshape((len(x), -1))" 於是先跳過不做 但是後來發現 在model.fit會出現錯誤: Error when checking target: expected output to have 4 dimensions, but got array with shape (50000, 10) 於是研究了這行code 這段flatten會改變X的Dimation  我有兩個問題 1. python語法問題 為什麼x.reshape((len(x), -1))，會把 維度從(50000, 32, 32, 3) 變成(50000, 3072) 2. model.fit 的input 為什麼不能是(50000, 32, 32, 3)
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2020/07/30 下午 09:06張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：1留言數：3
嗨，以下簡單回覆你的問題：
1. python 語法問題 為什麼x.reshape((len(x), -1))，會把 維度從(50000, 32, 32, 3) 變成(50000, 3072)
=> x.reshape 的用法是把 x 轉變成新的維度，-1 是不指定維度的意思，例如：reshape(3, 1) 就是將資料成 3*1，reshape(2, 3, 4) 就是將資料成 2*3*4。reshape((len(x), -1)) 的意思是把資料變成 len(x) * n ，n 會從原本的維度推算過來，也就是 32*32*3 。
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