💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。

推荐:Linux运维老纪的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老
导航剑指大厂系列:全面总结 IT核心技术:系统基础、数据库、网路技术、系统安全、自动化运维、容器技术、监控工具、脚本编程、云计算、人工智能、运维开发、算法结构、物联网、JAVA Python语言等。
不同类型针对性训练,提升编程思维,剑指大厂非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

1.2.1 如何将数据输入到神经网络中

通过对前面文章的学习，我们已经知道神经网络可以实现真正的人工智能。本小节我会进行详细地讲解，让大家彻底地弄懂神经网络。在仅仅只学完一篇文章后，你肯定依然感觉朦胧，这是正常的，因为不可能用一篇文章就把神经网络给讲清楚了。当你学完本小节所有文章后，你就会感觉豁然开朗了。

将数据输入到神经网络中的过程涉及多个步骤，包括数据准备、数据导入、数据预处理以及使用适当的工具和方法将数据输入到神经网络中。‌

首先，‌数据准备‌是关键的一步，它包括数据采集、清洗、划分等。数据可以从多种来源获取，如数据库、文件、API等，并且需要进行清洗以去除噪声和异常值，以及按照一定比例划分为训练集和测试集‌。

接下来是‌数据导入‌，这通常涉及到使用编程语言（如Python）和相关的库（如pandas或numpy）来读取和处理数据。数据需要被转换成神经网络可以理解的格式，通常是以矩阵的形式，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征‌1。

在‌数据预处理‌阶段，可能需要进行一系列操作，如归一化、标准化等，以确保数据的数值范围适合神经网络的训练‌1。

最后，使用适当的工具和方法将数据输入到神经网络中。这可能包括使用TensorFlow的placeholde函数创建占位符节点，或者使用PyTorch的Dataset和DataLoader工具类来构建数据管道。这些工具简化了数据输入的过程，使得模型训练更加高效‌。

对于不同类型的数据（如图像、文本等），可能需要特定的预处理步骤。例如，图像数据通常需要被转换为适合神经网络处理的格式，这可能涉及到将图像分解为多个矩阵（对应于图像的红色、绿色和蓝色通道），然后将这些矩阵合并为一个特征向量‌。

综上所述，将数据输入到神经网络中的过程涉及从数据准备到数据导入、预处理，再到使用特定工具和方法进行输入的一系列步骤，每个步骤都需要根据数据的具体类型和神经网络的需求进行适当的处理‌。

我们需要弄懂的第一步就是如何将数据输入到神经网络中。例如，在我们百度的“小度智能屏”中，是如何将麦克风采集到的音频数据输入到神经网络中的；小度智能屏还能根据人脸来判断年龄从而自动切换成人和儿童模式，那它又是如何将摄像头采集到的人脸数据输入到神经网络中的。（稍微植入下广告，小度智能屏是我们精心研发的一款产品，它功能非常强大，好玩又实用，很值得拥有！另外，虽然ChatGPT很强大，但是我们百度的文心一言也不错，而且由于我们中国人口多网民多数据量大，所以在国内场景下文心一言必定会超越ChatGPT，就像在国内百度搜索比Google搜索更优秀一样）

下面我拿识别图片的例子来给大家介绍如何将的图片数据输入到神经网络中。

此例中，待输入的数据是一张图像。为了存储图像，计算机要存储三个独立的矩阵（矩阵可以理解成二维数组，后面的教程会给大家详细讲解），这三个矩阵分别与此图像的红色、绿色和蓝色相对应（世界上的所有颜色都可以通过红绿蓝三种颜色调配出来）。如果图像的大小是64 * 64个像素（一个像素就是一个颜色点，一个颜色点由红绿蓝三个值来表示，例如，红绿蓝为255,255,255，那么这个颜色点就是白色），所以3个64 * 64大小的矩阵在计算机中就代表了这张图像，矩阵里面的数值就对应于图像的红绿蓝强度值。上图中只画了个5 * 4的矩阵，而不是64 * 64，为什么呢？因为没有必要，搞复杂了反而不易于理解。

为了更加方便后面的处理，我们一般把上面那3个矩阵转化成1个向量x（向量可以理解成1 * n或n * 1的数组，前者为行向量，后者为列向量，向量也会在后面的文章专门讲解）。那么这个向量x的总维数就是64 * 64 * 3，结果是12288。在人工智能领域中，每一个输入到神经网络的数据都被叫做一个特征，那么上面的这张图像中就有12288个特征。这个12288维的向量也被叫做特征向量。神经网络接收这个特征向量x作为输入，并进行预测，然后给出相应的结果。

对于不同的应用，需要识别的对象不同，有些是语音有些是图像有些是传感器数据，但是它们在计算机中都有对应的数字表示形式，通常我们会把它们转化成一个特征向量，然后将其输入到神经网络中。

本篇文章我们已经知道了数据是如何被输入到神经网络中的。那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？我们将一张图片输入到神经网络中，神经网络是如何预测这张图中是女优的呢？下篇文章我将给大家揭晓。