CNN输入数据形式：图像、文本及其他

CNN（卷积神经网络）的输入数据形式通常是由多个通道组成的，这些通道可以是图像的不同颜色通道（如RGB图像的红、绿、蓝通道），或者是不同的特征通道（如图像的边缘、纹理、颜色等特征通道）。

在CNN中，输入数据通常是一个多维数组，也称为张量。对于图像数据，通常是一个四维张量，具有以下形状：[batch_size, height, width, channels]。

• batch_size表示每次输入的样本数量。在训练过程中，通常会将数据分成小批量进行训练，以利用并行计算的优势。
• height表示图像的高度，width表示图像的宽度，这两个维度描述了图像的空间结构。
• channels表示图像的通道数，对于RGB图像来说，通常是3；对于灰度图像来说，通常是1。

除了图像数据，CNN也可以接受其他形式的输入数据，如文本数据。对于文本数据，输入通常是一个二维张量，具有以下形状：[batch_size, sequence_length]。其中，sequence_length表示文本序列的长度。

总之，CNN的输入数据形式可以根据具体应用而变化，但通常都是多维数组形式的张量。