轉換tf.extract_image_patches批量形狀

Question

我一起批我的數據

batch_size = 50 
min_after_dequeue = 100 
capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size 

mr_batch, us_batch = tf.train.shuffle_batch(
     [mr, us], batch_size=batch_size, capacity=capacity, 
     min_after_dequeue=min_after_dequeue) 
mr_batch, us_batch 

這給了我張量形狀：

(<tf.Tensor 'shuffle_batch_2:0' shape=(50, 466, 394, 1) dtype=int16>, 
<tf.Tensor 'shuffle_batch_2:1' shape=(50, 366, 323, 1) dtype=uint8>) 

然後我調整圖像具有相同的分辨率：

mr_batch = tf.image.resize_bilinear(mr_batch, [366, 323]) 
mr_batch, us_batch 

這給了我形狀：

(<tf.Tensor 'ResizeBilinear_13:0' shape=(50, 366, 323, 1) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'shuffle_batch_2:1' shape=(50, 366, 323, 1) dtype=uint8>) 

最後我提取圖像補丁：

us_patch = tf.extract_image_patches(label, [1, 7, 7, 1], [1, 2, 2, 1], [1, 1, 1, 1], 'SAME') 
mr_patch = tf.extract_image_patches(image, [1, 7, 7, 1], [1, 2, 2, 1], [1, 1, 1, 1], 'SAME') 

us_patch, mr_patch 

而且具有形狀：

(<tf.Tensor 'ExtractImagePatches_8:0' shape=(50, 92, 81, 1225) dtype=uint8>, 
<tf.Tensor 'ExtractImagePatches_9:0' shape=(50, 92, 81, 1225) dtype=float32>) 

我現在想這個形狀轉換爲(50*1225, 92, 81)這樣我就可以將其提供給我的火車一步。

這個張量操作是如何調用的？

Answer 1

您可以使用tf.reshape與特殊參數-1填補了剩餘價值：

tf.reshape(us_patch, [-1, 92, 81]) 

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然而，因爲當你前面的形狀錯誤（例如這可能是危險的，如果us_patch有形狀[50, 92, 81, 1000]），TensorFlow不會輸出錯誤，只需將整個事物重新整形爲[50*1000, 92, 81]。