Question

我想做这样的事情：

link: function ($scope, element, attrs, ngModel) {
            ngModel.$validators.maxDate = function (value, max) {                
                if (!!value && (value.length ==10 ) )
                {
                    if ( new Date(max) > new Date(attrs.maxDate))
                    {
                        console.log("Date is Higher");
                     }
                }                  
            };
        }

但是，我收到以下错误：

height = tf.cast(features['height'],tf.int32)
width = tf.cast(features['width'],tf.int32)
image.set_shape(tf.pack([height,width,3]))

有人能指出我正确的方向吗？谢谢。

Answer 1

您无法将tf.Tensor传递给Tensor.set_shape()。使用从TFRecord读取的值作为set_shape()的参数的唯一方法是对其进行评估（例如，使用sess.run()）并将生成的NumPy数组传递给set_shape()。

这种限制的原因有点微妙。 Tensor.set_shape()用于对特定Tensor（即符号值）可以容纳的所有值的形状进行断言。特别是，当程序员比库可以推断出更多地了解该数据时，它用于填充形状推断留下的空白。但是，这些断言只能使用图形构建时可用的信息。动态变化的形状使用特殊值Dimension(None)（对于未知维度）和TensorShape(None)（对于未知等级的张量）来表示。

整个TensorFlow的意图是大多数操作应该能够在没有静态已知形状的情况下工作，因此可以使用动态变化形状的张量。但是，image processing ops used for cropping/padding中有一些例外：

这三个操作要求形状是静态的。但是，它们只是围绕tf.pad()和tf.slice()的便利包装器，它们利用静态形状来避免在每个步骤中进行不必要的计算。我们一直在慢慢地从图像操作中删除这种依赖关系，但随意提出一个GitHub问题。与此同时，您可以直接使用较低级别的操作来解决动态张量缺乏形状推断问题。

如何将从TFRecords读取的值用作tf.set_shape的参数？

1 个答案: