tf.image.ResizeMethod.BICUBIC) pad_diff = width - H为什么会有padd_images形状的?？有没有办法知道它的形状？
浏览 12提问于2017-06-22得票数 0
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我有一个形状为200x250x3的图像。我想在图像的顶部、左侧、右侧和底部添加零填充，以实现256x256x3的目标形状。我怎么能在tensorflow中做到这一点呢？我找到了函数tf.pad，但它需要计算填充大小，而我的任务必须自动计算它
tf.pad(tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None)
浏览 23提问于2018-02-08得票数 3
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我正在尝试在Tensorflow中构建一个序列序列模型，我遵循了几个教程，一切都是好的。直到我达到这样一个地步，我决定取消老师的强制在我的模式。特别是，它把真正的输出作为其论点的一部分。我试图在没有训练帮助的情况下使用解码器，但它似乎是强制性的。我试图将真正的输出设置为0，但显然TrainingHelper需要输出。看来，GreedyEmbeddingHelper开始预测的输出与预期的形状不同。/workspace/lib/python2.7/si
浏览 1提问于2018-08-02得票数 4
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你对下面的MaxPoolLayer填充有什么解释？ MaxPool 3x3，步距2x2，填充1x1 这是不是意味着我用1填充我的张量？
浏览 48提问于2020-06-13得票数 0
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我尝试使用tf.pad作为shape (?, M, N)的图像，这里的?是批量大小(不固定)，M和N分别是图像的高度和宽度。我的tensorflow版本是1.14。为了使用填充大小: (1,1,1,1)填充(零)此图像，以便输出大小为(?, 30,30)，我使用以下代码：
output = tf.pad(x[1:], paddings, "CONSTANT"如何使用tf.pad对(?, M, N)和(1,1
浏览 0提问于2020-05-11得票数 0
下面是tensorflow.pad()的例子：
我的问题是如何在输入的每一个维度中放置零点T的形状是2,3，为什么pad()之后的输出是4，x，'4‘是怎么来的？谢谢你帮我！
浏览 7提问于2017-05-12得票数 7
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我对tensorflow几乎是新手，当我通过一些教程学习tensorflow时，我阅读了以下代码： return slim.conv2d(inputs, num_outputspad_total = kernel_size - 1 pad_end = pad_total - pad_beg
inputs = tf.padslim.conv2d(inputs, num_outputs, kernel_size,
浏览 0提问于2018-07-16得票数 2
我目前有一个nxm张量的数据集，我需要填充到13xm tensor (n <= 13)；然而，我不知道如何在Tensorflow不丢失张量形状的情况下做到这一点。13 - current_length padding = tf.constant([[0, additional_length], [0, 0]])我知道我可以使用py_func，但当我这样做时，tensorflow会丢失数据
浏览 0提问于2021-02-08得票数 0
与此相当的是：在TensorFlow 2中？上面这行代码来自PyTorch。在TensorFlow 2 Keras中，我目前正在考虑使用tf.pad()作为TF版本，但是看起来PyTorch能够使用单个整数1来处理不同的维度。tf.pad(t, tf.constant([0,0], [1,1], [1,1], [0,0]]), 'REFLECT')
对于如何在TensorFlow 2 keras中复制nn.ReflectinPad2d
浏览 1提问于2020-05-25得票数 1
} name: "relu1" bottom: "conv1"}from keras.layers import Input, Lambda
import tensorflow as tf但是，如果我们用2来增加填充量，那
浏览 0提问于2019-02-12得票数 1
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在我的Keras模型中，我试图将形状未知的张量(但固定的秩)放置到固定的形状上。我想使用tf.pad，但问题是我不知道张量的形状，所以我必须动态地计算填充长度。我怎么能这么做？我目前的方法是这样的，但不起作用： return tf.pad(t, [0, target_length-t.shape[0]], 'REFLECT')
因为t可以具有动态形状，所以
浏览 5提问于2022-01-18得票数 1
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如何使两个形状相同的张量，使它们具有相同的尺寸？不能在图形模式下使用for循环)： d = tf.maximum(tf.subtract(y.shape, x.shape), 0) d = tf.maximum(tf.subtract(x.shape, y.shape), 0)
y = tf.pad(y, [[0,, feature)) (也就是说，在build期间无法提前决定大小&#
浏览 3提问于2022-11-02得票数 0
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value (<PaddedBatchDataset shapes: (None, 59), types: tf.int64>) with an unsupported type (<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.PaddedBatchDataset
浏览 28提问于2021-07-26得票数 0
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我在Tensorflow方面并不是很有经验，我正在做一件表面上看起来非常容易的事情，但却被困在了其中。
我需要使用tensorflow层创建一个给定输入的矩阵。
浏览 1提问于2019-06-10得票数 0
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我正试图将一些py手电筒代码移植到tensorflow 2.0，并且很难找到如何在这两者之间转换卷积函数。两个库处理填充的方式是关键。基本上，我想要了解我如何能够手动地产生Py手电筒在引擎盖下所做的填充，这样我就可以将它转换为tensorflow。kernel_size - 1) - padding # HOW DO I PAD HERE TO GET THE SAME OUTPUT AS IN PYTORCH
inputs = tf.pad
浏览 1提问于2020-08-20得票数 1
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这似乎可以通过TensorFlow的来完成。tf.pad(t, paddings, "SYMMETRIC")正是我想要做的。Keras可以用TensorFlow做后端吗？
浏览 2提问于2018-03-09得票数 3
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我正在尝试编码一个自动编码器，它采用张量的形状(无，194,434,626，3)。问题是，在maxpool之后，维度变得奇怪，下一个maxpool将其舍入。在使用upsample解码时，输出维数不能与输入维数相同。我认为在but池之前填充可能会有帮助，但tf.pad不会影响张量。x = Activation('relu')(x)tf.pad(x, [[0,0],[0,1],[0,1],[0,1],[0,0]], "CONSTANT")
print
浏览 0提问于2019-06-21得票数 1
当我运行以下代码时：my_ones = tf.ones([2, 3])sess.run(init_op)print("my_ones, ", my_ones_var)
在包含tf.pad
浏览 2提问于2016-05-08得票数 2
我使用MNIST数据，它有一个大小为28X28像素的图像，使用填充将其转换为32X32像素，如下所示：输出结果是正确的。
浏览 0提问于2021-05-13得票数 1
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