Question

我对srgan感兴趣，我想使用npy类型输入而不是png类型输入运行代码。但是，由于没有函数可以接受npy格式（例如“ decode_png（）”），因此我试图修复data_loader部分。而且我在“ tf.train.slice_input_producer（）”时遇到了困难。

在tensorflow中，“ tf.train.slice_input_producer（）”的返回描述为 “张量的列表，每个张量_tensor_list中的一个元素。如果张量_list中的张量具有形状[N，a，b，..，z]，则相应的输出张量将具有形状[a，b，...， z]。

但是，我不完全理解这种解释。例如，如果我有一个230张图像张量的列表，这些张量的高度为100，宽度为100（[230，]），我会一一返回（[1，]）吗？

然后，“ read_file（）”是否返回一张图像的全部内容（[100,100]）？

with tf.variable_scope('load_image'):
    output = tf.train.slice_input_producer([image_list_LR_tensor, image_list_HR_tensor], shuffle=False, capacity=4096)

    # Reading and decode the images
    reader = tf.WholeFileReader(name='image_reader')
    image_LR = tf.read_file(output[0])
    image_HR = tf.read_file(output[1])

    input_image_LR = tf.image.decode_png(image_LR, channels=3)
    input_image_HR = tf.image.decode_png(image_HR, channels=3)

“ tf.train.slice_input_producer（）”的返回值是什么？

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