在使用张量流锐度对图像进行解码和编码后，新图像为黑色，与原始图像不同。我不知道是什么问题？

Question

当我使用tensorflowsharp将.jpeg图像解码为张量，然后将张量编码为Jpeg时，新的.jpeg图像将更改为黑色，这与原始图像不同。有什么问题吗？

我尝试了许多图片，并用不同的方式对这些图片进行解码和编码，但是问题始终存在。

将图像解码为张量的代码，如下所示：

private static void ConstructGraphToNormalizeImage(out TFGraph graph, out TFOutput input, out TFOutput output, TFDataType destinationDataType = TFDataType.Float)
{
    int W = 288;
    int H = 288;
    float Scale = 1;
    graph = new TFGraph();
    input = graph.Placeholder(TFDataType.String);

    output = graph.Cast(graph.Div(
            x: graph.ResizeBilinear(
                images: graph.ExpandDims(
                    input: graph.Cast(
                        graph.DecodeJpeg(contents: input, channels: 3), DstT: TFDataType.Float),
                    dim: graph.Const(0, "make_batch")),
                size: graph.Const(new int[] { W, H }, "size")),     
        y: graph.Const(Scale, "scale")), destinationDataType);
}

public static TFTensor CreateTensor(TFTensor tensor, TFDataType destinationDataType = TFDataType.Float)
{
    TFGraph graph;
    TFOutput images, output;

    ConstructGraphToNormalizeImage(out graph, out images, out output, destinationDataType);

    using (var session = new TFSession(graph))
    {
        var normalized = session.Run(
                    inputs: new[] { images },
                    inputValues: new[] { tensor },
                    outputs: new[] { output });
        return normalized[0];
    }
}

将张量编码为图像的代码如下：

private byte[] TensorToJpeg(TFTensor image)
        {
            var graph = new TFGraph();
            var input = graph.Placeholder(TFDataType.Float);
            var output = graph.Squeeze(input, new long[] {0}, "Squeeze_dimens");

            output = graph.Cast(output, TFDataType.UInt8);

            output = graph.EncodeJpeg(output);  

            using (var session = new TFSession(graph))
            {
                var result = session.Run(
                    inputs: new[] { input },
                    inputValues: new[] { image },
                    outputs: new[] { output });
                var tensor = result[0];

                byte[] buffer = new byte[(int)tensor.TensorByteSize-10];
            System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(tensor.Data+10, buffer, 0, buffer.Length);
                return buffer;
            }   
        }

var contents = File.ReadAllBytes(ImagePath); 

var tensor = TFTensor.CreateString(contents);

TFTensor tensorNormalized = CreateTensor(tensor);           

byte[] NewImage_Bytes = TensorToJpeg(tensorNormalized); 

File.WriteAllBytes(SendPathName+"Newimage.jpeg", NewImage_Bytes); 

通常，如果我不对其进行标准化，则新图像应与原始图像相同。但即使图像已标准化，我认为新图像也不应该是黑色的。