为什么`tf.image.resize_images`没有设置图像形状？

Question

我的目标是为数据增加目的引入随机缩放和翻译。

distorted_image = tf.image.resize_images(distorted_image, random_scale, random_scale)
distorted_image = tf.image.crop_to_bounding_box(distorted_image, random_y, random_x, 299, 299)  

这失败了'image' must be fully defined.交换线路有效，但没有做我真正需要的。

distorted_image = tf.image.crop_to_bounding_box(distorted_image, random_y, random_x, 299, 299)  
distorted_image = tf.image.resize_images(distorted_image, random_scale, random_scale)

所以似乎resize_images失去了图像张量的形状，然后crop_to_bouding_box失败了。这是故意的吗，我错过了什么吗？调整大小后random_crop如何运作，但crop_to_bounding_box没有？

Answer 1

tf.image.resize_images() op 在实施的this line上设置图像形状。 （这是在TensorFlow 0.7中添加的。）

但是，如果new_height或new_width参数中的任何一个是动态值，则TensorFlow无法推断该维度的单个形状，因此对该维度使用None。我在代码中注意到新的高度和宽度值被称为random_scale：如果在每个步骤上绘制一个新的随机值，那么形状的高度和宽度尺寸将为None。

请注意，在这种情况下，tf.image.crop_to_bounding_box() op将不起作用，因为 - 如错误消息所示 - 当前实现要求完全定义输入的形状。正如我在a recent answer中所指出的，最好的解决方法可能是使用实现tf.image.crop_to_bounding_box()的低级操作（特别是带有计算索引的tf.slice()）。