如何將值分配給Tensorflow中的指定位置？

我想實現一個SSIM丟失函數，因爲邊界由卷積中止，我想保留寄宿生並計算邊界像素的L1損失。代碼從這裏學到。 SSIM/MS-SSIM for TensorFlow 如何將值分配給Tensorflow中的指定位置？

例如我們hava img1和img2的大小[batch，32,32,32,1]，以及高斯11的window_size，結果ssim映射將是[batch，22,22,22,1] ，L1圖[批處理，32,32,32,1]如何將ssim分配給L1的中心？

我收到錯誤這樣; 類型錯誤：「張量」對象不支持項目分配

來源

2017-06-20 yuan zhou

對於價值的明智assignement，給看看答案在這裏：Adjust Single Value within Tensor -- TensorFlow

的方式可能去跟着你正在尋找可能是更重要的是：

創建ssim_map張
創建ssim_map的框架，即部分（如張量），您爲了完成ssim_map需要L1_map
使用tf.concat操作把拼在一起，讓你的最終張

例如，我沒有，如果它工作檢查，但somethink這樣應該做的工作：

upper_band1 = L1_map[:, :5, 5:-5, 5:-5, :] 
lower_band1 = L1_map[:, -5:, 5:-5, 5:-5, :] 
upper_band2 = L1_map[:, :, :5, 5:-5, :] 
lower_band2 = L1_map[:, :, -5:, 5:-5, :] 
upper_band3 = L1_map[:, :, :, :5, :] 
lower_band3 = L1_map[:, :, :, -5:, :] 

intermediate_1 = tf.concat([upper_band1, ssmi_map, lower_band1], axis=1) 
intermediate_2 = tf.concat([upper_band2, intermediate1, lower_band2], axis=2) 
final = tf.concat([upper_band3, intermediate3, lower_band3], axis=3)

來源

2017-06-20 10:19:15

什麼是ssim_map的框架？我很困惑。 –

我的意思是L1_map中的值不會被ssim_map的值覆蓋。爲了獲得這些，你應該相應地分割L1_map。 –

增加了一個更完整的例子，可能有一個錯誤，但它說明了這個想法 –

如何將值分配給Tensorflow中的指定位置？

回答

相關問題