我有一组3x32x32的图像，我已经将它们转换成一个TF记录文件。当我尝试使用Dataset API读取数据并查看操作的形状时，我得到的结果是：相反，我还有1 x 32 x 32的图像，我将它们加载到内存中并从数据集中读取。这是一个bug，还是我在编码或解码图像时搞砸了？/t
浏览 8提问于2018-01-15得票数 1
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这个问题在某种程度上是的扩展height = tf.cast(features['height'],tf.int32)image = tf.reshape(image,tf.pack([height, width, 3]))
在cifar10_input代码中，图像会被以下内容扭曲cnn_train.py",
浏览 3提问于2016-02-29得票数 4
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我想用动态形状调整3D图像的大小，例如从shape (64,64,64,1)到(128,128,128,1)。这个想法是沿着一个轴拆分图像，然后使用tf.image.resize_images并再次堆叠它们。 我的问题是tf.unstack不能处理可变大小的输入。下面是一个示例： import tensorflow as tf
def resize_by_axis(image, dim_1, d
浏览 23提问于2019-04-23得票数 1
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对于在python中使用tensorflow的softmax回归程序，我想将我的1000 jpeg图像文件作为2D张量x:图像索引，像素索引。"image index“是图像，像素索引是该图像的特定图像像素。image_size])b = tf.Variable(tf.zeros([classes]))
图像大小</e
浏览 2提问于2016-07-24得票数 1
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我正在实现一个香草神经网络(MLP)来对巨蟒进行图像分类，使用tensorflow对蜜蜂的图像进行检测，以检测它们的健康状况。数据集中的图像具有不同的形状和大小，因此我决定使用cv2调整图像大小。我所有的图像现在都是相同的大小(64乘64)，但其中一些由于调整大小而被拉伸/尖叫。这对我从MLP获得的低预测精度有影响吗？
浏览 0提问于2018-11-13得票数 1
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在tensorflow操作中是否可以使用动态形状的张量形状，而无需在会话中对其进行评估？因此，我的问题是:是否有任何方法可以使用这样的动态形状来定义tensorflow操作的形状参数，而无需在会话中对其进行评估？我在上发现了一个类似的问题，提出了以下解决方案，用于使用动态<e
浏览 2提问于2017-10-15得票数 5
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我创建了一个深度卷积神经网络来分类图像中的单个像素。我的训练数据总是相同的大小(32x32x7)，但我的测试数据可以是任何大小。
目前，我的模型将只在相同大小的图像上工作。我广泛地使用了tensorflow mnist 来帮助我构建我的模型。在本教程中，我们只使用28x28图像。如何更改下列mnist模型以接受任意大小的图像？
浏览 13提问于2017-12-21得票数 16
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我目前有多个源，下面是伪代码：
a.调整尺寸
现在，由于图片阅读，我的opencv并不仅仅是无意义的张量。那么，是否有办法一次而不是一个一个地调整N个图像的大小？
浏览 15提问于2022-07-28得票数 0
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当试图加载Caltech tensorflow-dataset时，我收到了一个错误。我使用的是中的标准代码tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot batch tensors with
浏览 4提问于2019-08-09得票数 0
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我们正在尝试使用Google Colab TPU构建一个图像分割深度学习模型。我们的模型是Mask R-CNN。TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model
浏览 0提问于2018-10-17得票数 3
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我正在使用tensorflow处理图像分类问题，但我在与重塑输入相关的部分感到迷失，在这种情况下，这是一幅图像。resize_image = misc.imresize(image,[224, 224], interp='nearest')
图像形状是(2
浏览 2提问于2017-11-21得票数 5
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这是相当简单的，我试图做，从文件加载我的tensorflow AI。试图用它来预测我的直播摄像头(通过google.colab)。我试图用我所做的AI (使用链接中的代码)、保存和加载(使用tensorflow：model.save和load_model)来预测，我有一个副本，我正在加载自己的模型，如下所示：faces = face_cascade.detect
浏览 7提问于2022-11-20得票数 1
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我有输入图像张量与形状[?, 448, 448, 3]和我的网络预测一个边界盒与形状[?, 4]。我想切片我的图像张量与边界框张量，并调整大小的结果张量为一个固定大小的图像，以进一步处理。对于tensorflow (或者更好的，在Keras中)，这是可能的吗？我已看过有关的问题。例如，和，但是它们不适用于索引张量和原始张量都有未知第一维的情况。
任何在正确方向上的帮助都是非常感谢的！
浏览 3提问于2017-10-15得票数 1
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当我使用下面的命令生成tflite文件时： --input_file=./model1.pb \ --output_file=.--input_type=FLOAT --input_arrays=x \
--output_arrays=
浏览 3提问于2018-05-30得票数 2
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我需要将可变大小的卷调整到一个特定的形状，比如256 x 256 x 256。不幸的是，在TensorFlow.js中，它们用于调整大小的一组方法(如tf.image.resizeBilinear & tf.image.resizeNearestNeighbor )仅适用于2D图像有办法让这些方法在3D空间中工作吗？
浏览 1提问于2018-11-19得票数 3
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我是tensorflow的初学者，所以请容忍我。现在，我正在尝试修改现有的python程序，用于CNN创建超分辨率图像。如果你感兴趣，可以在这里找到代码：
输入张量具有形状<5,240,320,3>，5是批量大小，240和320是图像的大小，3是通道数(RGB)。该数组的大小为<240,320>。由5个图像组成的数组被写入一个列表，并被移交给tensorflow。Tensorflow需要一个&
浏览 2提问于2017-06-16得票数 0
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我想调用tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(images,height,width)来调整输入图像的大小。由于我输入的图像都是二维像素数字数组的形式，而resize_image_with_crop_or_pad的图像输入必须是三维或四维张量，这将导致一个错误。我该怎么办？
浏览 2提问于2017-06-13得票数 1
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我想在C++中使用动态形状的张量。例如，我想在tensorflow中添加一个新的op，但我不知道开始时输出的形状。如果我使用Caffe，我可以首先将输出blob重塑为我将使用的最大大小，最后重塑为实际大小。如何使用tensorflow的张量做到这一点？
浏览 1提问于2016-12-09得票数 0
我已经基于Tensorflow训练了一个模型。这个模型应该可以在手机上工作，但在将冻结图(pb)转换为深度学习容器(Dlc)时，我遇到了一个问题。我必须将输入大小设置为常量。这导致该模型不能在任何输入大小下工作。我正在尝试找到一种方法来调整DLC模型的输入形状的大小，而不使用"snpe-tensorflow- to -dlc -- input _dims 1,512,512,3“初始化模型，因为这种方法很消耗资源实际上，我想在dlc模型<em
浏览 10提问于2020-05-04得票数 1
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