Question

我正在将Tensorflow与已编译的库一起使用。

我从改编label image example开始。我正在读取改编后的Point2D pointInParent = rotation.transform(polyline.getPoints().get(4), polyline.getPoints().get(5));中的原始文件。在这里，我正在读取大小为ReadTensorFromImageFile的文件，并调整其大小并将其重塑为最终的张量形状为256 x 256。参见下面的代码。

[1, 256, 256, 1]

调用此函数的代码如下

Status ReadTensorFromImageFile(const string& file_name, const int input_height,
                               const int input_width,
                               std::vector<Tensor>* out_tensors) {
  auto root = tensorflow::Scope::NewRootScope();
  using namespace ::tensorflow::ops;  // NOLINT(build/namespaces)

  string input_name = "file_reader";
  string output_name = "resized";

  // read file_name into a tensor named input
  Tensor input(tensorflow::DT_STRING, tensorflow::TensorShape());
  TF_RETURN_IF_ERROR(
      ReadEntireFile(tensorflow::Env::Default(), file_name, &input));

  // use a placeholder to read input data
  auto file_reader =
      Placeholder(root.WithOpName("input"), tensorflow::DataType::DT_STRING);

  std::vector<std::pair<string, tensorflow::Tensor>> inputs = {
      {"input", input},
  };

  // Now try to figure out what kind of file it is and decode it.
  tensorflow::Output image_reader;
  if (tensorflow::str_util::EndsWith(file_name, ".raw")) {
    image_reader = DecodeRaw(root.WithOpName("raw_reader"), file_reader,
                             tensorflow::DT_FLOAT);
  } else {
    // Assume if it's neither a PNG nor a GIF then it must be a JPEG.
    return tensorflow::errors::NotFound(
      "No decoder found for file ", file_name);
  }
  // Now cast the image data to float so we can do normal math on it.
  auto float_caster =
      Cast(root.WithOpName("float_caster"), image_reader, tensorflow::DT_FLOAT);

  auto resha = Reshape(root.WithOpName("foo"), float_caster, Const(root, {1, 512, 512, 1}));

  auto resized = ResizeBilinear(
      root, resha,
      Const(root.WithOpName(output_name), {input_height, input_width}));

  tensorflow::GraphDef graph;
  TF_RETURN_IF_ERROR(root.ToGraphDef(&graph));

  std::unique_ptr<tensorflow::Session> session(
      tensorflow::NewSession(tensorflow::SessionOptions()));
  TF_RETURN_IF_ERROR(session->Create(graph));
  TF_RETURN_IF_ERROR(session->Run({inputs}, {output_name}, {}, out_tensors));
  return Status::OK();
}

这里的问题是，将std::vector<Tensor> resized_tensors; Status read_tensor_status = ReadTensorFromImageFile(image, 256, 256, &resized_tensors); if (!read_tensor_status.ok()) { LOG(ERROR) << read_tensor_status; return -1; } const Tensor& resized_tensor = resized_tensors[0]; LOG(ERROR) << resized_tensor.DebugString();整形为正常工作，并且调试输出（[1, 512, 512, 1]）符合预期：DebugString()。

但是，如果要调整该图像的大小，就像在该函数中所做的那样，我的输出将变得很奇怪：Tensor<type: float shape: [1,512,512,1] values: [[[1][1][1]]]...>。数据类型，大小和内容与预期不符。

我已经尝试过使用reshape和resize参数的几种组合，但是似乎没有任何效果。您是否知道如何解决此问题或我做错了什么？谢谢。

Answer 1

好吧，我对Tensorflow的了解不多，但是在这里，您使用{input_height, input_width}给出了大小为2的向量，所以也许尝试使用{1, input_height, input_width, 1}

Tensorflow C调整大小更改属性错误

1 个答案: