新しいnumpy配列に3次元のnumpy配列を追加して4次元配列にする

Question

新しく宣言したnumpy配列にchaienrのvariable変数の属性data（3次元配列）を追加したい

新しい配列としてmiddle_dataを宣言
middle_dataをnumpy配列に変換後
3次元の特徴量データを持つ変数featureをmiddleに追加していきたい
だがしかし、下記のようなerrorが出てしまう...
python幼稚園です
助けてください...

発生している問題・エラーメッセージ

  File "ele_extract_clone.py", line 106, in <module>
    main()
  File "ele_extract_clone.py", line 95, in main
    feature = feature.reshape(512,7,7)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/lib/function_base.py", line 4526, in append
    values = ravel(values)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 1574, in ravel
    return asanyarray(a).ravel(order=order)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/numeric.py", line 553, in asanyarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)
ValueError: object __array__ method not producing an array

該当のソースコード

            middle_data = []
            middle = np.array(middle_data)
            ....
            feature = model.extract([x_data[j]], layers=["pool5"])["pool5"]
            import pdb;pdb.set_trace()
            feature = feature.reshape(512,7,7)

            middle = np.append(middle, feature.data)

試したこと

そもそもlistでappendしていたが、GPUでの高速化が出来ていないのがlistの追加っぽいのでnumpy配列に変更

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Ubuntu16.04
python3.5.2
docker version 18.09.0
cupy-cuda92

Comments

[can110]

feature変数の型はなんでしょうか？
他人が分かるようにもう少し前後のコードを提示すると回答しやすいです。

[Lizard_knight]

回答有り難うございます。
以後気をつけます

[Lizard_knight]

listの配列に直してGPUの高速化が出来ました。
これってどうやって受付中質問を取り消すのですかね...

[can110]

解決方法（コード）を添えて、ご自身で回答をつけることをお勧めします。
今後、同様の問題で困った方の役にも立ちます。

Answer 1

そもそも、中間データの保存が目的であり、4次元に必ずする必要はなかったため自動で解決しました。
考えていただいた方々ありがとうございました。