我需要合并RGB和YCRCB通道，作为使用mobilenet_1.0_224模型在tensorflow上重新训练的输入数据。
我在func /tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py中更改了文件get_random_distorted_bottlenecks：
bottlenecks.append(bottleneck_values)
ground_truths.append(ground_truth)
到
bottlenecks.append(bottleneck_values)
image = cv2.imread(image_path)
image_ycrcb = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
bottlenecks = np.dstack(bottlenecks, image_ycrcb)
ground_truths.append(ground_truth)
和func create_bottleneck_file，我插入：
image = cv2.imread(image_path)
image_ycrcb = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
bottlenecks = np.dstack(bottleneck_values, image_ycrcb)
前
bottleneck_string = ','.join(str(x) for x in bottleneck_values)
with open(bottleneck_path, 'w') as bottleneck_file:
bottleneck_file.write(bottleneck_string)
最后，我将“移动网络”输入频道从3更改为6。
我认为现在mobilenet-retraining的输入数据通道现在是6.我运行了retrain.py， 然后得到了这个：
InvalidArgumentError（参见上面的追溯）：频道必须是0,1,3或4，得到6 °°Node：DecodeJpeg_1 = DecodeJpeg°acceptable_fraction = 1，channels = 6，dct_method =“”，fancy_upscaling = true，ratio = 1，try_recover_truncated = false，_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu ：0" §（_arg_DistortJPGInput_0_0）§§
我该如何解决？它合法地改变频道超过4？