在TensorFlow中调整图像大小以进行训练

Question

我尝试在TensorFlow中阅读自己的图像进行培训。但是，似乎有一个错误：

ValueError: 'size' must be a 1-D Tensor of 2 elements: new_height, new_width. 

以下代码示例有什么问题？

filenames=['images/000001.jpg','images/000002.jpg','images/000003.jpg','images/000004.jpg']
labels=[1,0,1,0]

filename_queue=tf.train.string_input_producer(filenames)

reader=tf.WholeFileReader()
filename, content = reader.read(filename_queue)
images=tf.image.decode_jpeg(content, channels=3)
images=tf.cast(images, tf.float32)
resized_images=tf.image.resize_images(images, 224, 224)

image_batch, label_batch=tf.train.batch([resized_images, labels], batch_size=2)

Answer 1

错误说，size必须是1-D Tensor。张量流实际上意味着什么只是使tf.image.resize_images的第二个参数成为一个元组：

resized_images = tf.image.resize_images(images, (224, 224))