python调整图片大小reshape_在使用Keras训练之前调整MNIST图像的大小

我一直致力于一个涉及CNN及其权重的项目，我一直在努力减少CNN中存在的权重数量 . 我想在训练CNN之前将MNIST图像从28x28调整为14x14，但我不知道如何在Keras中完成 .

以下是导入MNIST数据集和构建CNN时使用的代码示例：

# LOAD MNIST DATA

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# RESHAPE TO [SAMPLES][PIXELS][WIDTH][HEIGHT]

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, 28, 28).astype('float32')

X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, 28, 28).astype('float32')

# NORMALIZE 0-255 TO 0-1

X_train = X_train / 255

X_test = X_test / 255

# ONE HOT ENCODE

y_train = np_utils.to_categorical(y_train)

y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

num_classes = y_test.shape[1]

#DEFINE MODEL

def larger_model():

# CREATE MODEL

model = Sequential()

model.add(Conv2D(2, (5, 5), input_shape=(1, 28, 28), activation

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