Question

我有以下图像：

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
tf.executing_eagerly()    

img = Image.open('image.jpg')
try:
    data = np.asarray(img, dtype='uint8' )
except SystemError:
    data = np.asarray(img.getdata(), dtype='uint8' )

重塑：

tf.shape(data)
<tf.Tensor: id=2, shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([263, 320,   3], dtype=int32)>

image = tf.expand_dims(data, 0)
tf.shape(image)
<tf.Tensor: id=16, shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([  1, 263, 320,   3], dtype=int32)>

 tf.squeeze(image, squeeze_dims=[0])
<tf.Tensor: id=22, shape=(263, 320, 3), dtype=uint8, numpy=...>

如何用类似的命令替换最后一个tf.squeeze（例如：tf.reshape）？

Answer 1

您可以使用image[0]选择图像的第一个“行”。如果image的形状为[1, w, h, c]，这将返回一个[w, h, c]张量。尽管我不了解tf.squeeze的问题是什么。 squeeze(image, axis=0)做同样的事情，并防止其他轴（例如通道轴）的尺寸也为1。

Answer 2

另一种选择，如果您知道第一维的大小为1，则可以执行以下操作：

tf.reshape(image, tf.shape(image)[1:])

但是，如前所述，tf.squeeze似乎是您情况下的直接解决方案。

Tensorflow tf.squeeze替代品

2 个答案: