Question

我正在编译这个程序并且工作正常，但我有一些我没有得到的混淆，

到目前为止，我的代码是：

import matplotlib.image as mi
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
image="dd.jpg"
read=mi.imread(image)
print(read.shape)
plac=tf.placeholder("uint8",[None,None,3])


slice=tf.slice(read,[500,2000,0],[2000,1,0])
with tf.Session() as tff:
    use1=tff.run(slice,feed_dict={plac:read})

    print(use1.shape)

plt.imshow(use1)
plt.show()

所以我怀疑是：

中实际为[None, None,3]的内容

plac=tf.placeholder("uint8",[None,None,3]

我正确学习了然后，None，None = row，col

placeholder("unit8",[row,col,3]

我理解它的无限大小的矩阵

但这里的3是什么？

第二个问题是，如果我使用[2000，-1，-1]然后它的工作，但如果我使用[2000,1,0]然后它不工作所以我不明白为什么我必须使用{{1 }

编辑：我试过这个answer [-1,-1]，但它无效

Answer 1

从你的代码看，3是图像中的通道数（每个RGB通道一个）。关于您的第二个问题，请检查read是否tf.slice的输入符合here提到的要求（链接也解释了-1）。

TypeError：张量流中图像数据的维度无效

1 个答案: