все еще пытаюсь визуализировать выход с конволюционного слоя ... например такой —

Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(tower_1)

картинка (192, 192, 3)

на выходе получаю (1, 192, 192, 64)
после скуиза (192,192,64)

если пытаюсь сделать решэйп на img = img.reshape( 64, 192, 192)
и вывести img[0]

то выводиться трэш, судя по выводу — все перемешалось после решэйпа ... как вывести правильно?

TP>если пытаюсь сделать решэйп на img = img.reshape( 64, 192, 192)

Не делать reshape, а отрисовать img[:,:,0]? Вроде это же тебе надо?

Здравствуйте, De-Bill, Вы писали:

TP>>если пытаюсь сделать решэйп на img = img.reshape( 64, 192, 192)

DB>Не делать reshape, а отрисовать img[:,:,0]? Вроде это же тебе надо?

ага, спасибки ... я все еще с этими индексами не до конца разобрался

Здравствуйте, The Passenger, Вы писали:
TP>то выводиться трэш, судя по выводу — все перемешалось после решэйпа ... как вывести правильно?
Зависит от того, что ты хочешь

Если переместить измерение каналов на 0-е место, то
np.moveaxis( img, -1, 0 )

Но не ясно зачем тебе это.

Как вариант, можно сделать так.
img.reshape( (192, 192, 8, 8) ) # разбиваем измерение каналов на квадрат 8x8
np.moveeaxis( np.moveaxis( img.reshape( (192, 192, 8, 8) ), -2, 0 ), -1, -2) # переставляем размерности так, что бы было по каналам, потом по пикселям, опять по каналам, потом по пикселям
np.moveeaxis( np.moveaxis( img.reshape( (192, 192, 8, 8) ), -2, 0 ), -1, -2).reshape(( 8*192, 8*192, 1 )) # решейпим так, что получаем матрицу 8х8 из разных каналов картинки.

Сетку границ каналов можно нарисовать по желанию.