对X射线图像执行reshape及尺寸缩小操作时是否会产生缺失值？

首先需要先明确你提到的「reshape调整尺寸」属于哪种操作，两种情况的结论都很明确：不会产生缺失值，具体说明如下：

• 如果你用的是张量维度重排类的reshape操作（比如Numpy的np.reshape()、PyTorch的torch.reshape()）：这类操作只会调整张量的维度排布，完全不会修改、增减任何像素值。如果你的原始图像总元素数不等于100*100*3=30000，操作会直接抛出维度不匹配的错误，根本无法运行，不存在生成缺失值的可能。
• 如果你实际做的是图像缩放操作（很多人会把resize口误说成reshape，比如用OpenCV的cv2.resize()、PIL的Image.resize()把原始图像缩放到100*100像素，再扩展为3通道匹配预训练模型输入）：这类缩放操作是通过插值算法（最近邻、双线性、双三次等）计算得到新尺寸下每个位置的像素值，所有位置的像素都会被赋值，不会出现空缺的缺失值；后续把单通道X线图复制三次得到3通道的操作，也只是像素值的直接复制，不会产生缺失值。

补充注意：如果你的数据集中出现缺失值，排查方向应该是数据加载、归一化、异常值处理、自定义数据增强的代码逻辑，单纯的尺寸调整/维度转换步骤不会引入这类问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arafat Aljawari