重塑张量流计算图的图像

Question

我正在尝试为图像分类第一次构建计算图。 在准备/实验输入时，我要进行预处理

image = tf.read_file('DSC_0367.JPG')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.resize_images(image, [64, 64])

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 12228))

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.shape(image))) 

我得到图像的形状[64 64 3] 我的理解是正确的，在馈入计算图之前，我需要创建尺寸为N x 1的输入图像数据向量 其中N为64 * 64 * 3 = 12228。

如果是的话，并且当我尝试使用以下方式重塑图像时

image = tf.reshape(image, [12228]) 

我收到错误

  

ValueError：无法重塑具有12288个元素的张量以进行塑形   [12228]（12228个元素）用于带有输入的“ Reshape_12”（操作：“ Reshape”）   形状：[64,64,3]，[1]，输入张量计算为部分   形状：input [1] = [12228]。

在此之下，我将隐藏的第1层定义为tgis

w =  tf.Variable(tf.random_normal([12228, 100])
b =  tf.Variable(tf.random_normal([100])