神经网络中数据格式

1. 结构化数据：数据表。例如：班级名单、股票价格等。
2. 非结构化数据：序列（文本）、图片、视频。

神经网络中可以使用的数据：

• 数据表-2D数据   形状=（样本数，特征数） 
• 序列类-3D数据   形状=（样本数，步长，特征数） 
• 图像类-4D数据   形状=（样本数，宽，高，通道数） 
• 视频类-5D数据   形状=（样本数，帧数，宽，高，通道数） 

数据表：2D数据，其实就是矩阵，一般可以存储为csv或者excel

序列类：3D数据，通常表示文本。假设收集到一百万条推文，那么整个数据集形状为（1000000，280，128）

图像类：4D数据,通常用来表示图像。

 视频类：5D数据，一般用于表示视频。视频可以分解成一幅幅帧，每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是（宽度，高度，通道）的3D张量中