我正在尝试将一些图片加载到TensorFlow的{{1}}图表中，但是我希望图表在处理之前将它们转换为灰度图像。
RGB但是我收到了错误
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 32, 32, 1], name='x')
gray = tf.image.rgb_to_grayscale(x, name='grayscale')
我导出了ValueError: Cannot feed value of shape (250, 32, 32, 3) for Tensor 'x:0', which has shape '(?, 32, 32, 1)'
错误，并将其作为notebook文件上传到Github，以实现完整性和简洁性。
我意识到错误是因为md是RGB形状。
但我认为x_batch会自动进行转化。
由于tf.image.rgb_to_grayscale包含了输入，因此TensorFlow不应该TF作为会话的一部分吗？
或者我错过了解它是如何运作的？
答案 0 :(得分：1)
函数tf.image.rgb_to_graycale需要一个输入张量，其最后一个维度的大小为3.例如，在您的情况下，一组形状为(250, 32, 32, 3)的图像，或者它可能是一个形状{{ 1}}。
如果您想要提供RGB图像并立即将它们处理为灰度，您可以执行以下操作：
(32, 32, 3)答案 1 :(得分：0)
错误是因为您希望加载用于RGB2灰度转换的RGB图像，但使用占位符
x = tf.placeholder（tf.float32，shape = [None，32，32，1]，name ='x'）
x定义为具有一个尺寸，将1更改为3，将消除错误。