尝试以下代码执行批处理。使用tf.dataAPI
image=cv2.imread(filename)#Create a Tensorflow variableimage_tensor = tf.placeholder('uint8', [None, None, 3]) with tf.Session() as sess:#image_flap = tf.transpose(image_tensor, perm = [1,0,2])#sess.run(tf.global_variables_initializer())result = sess.run(image_tensor, feed_dict ...
imgpath = ['myfiles/2.png','myfiles/3.png']#将路径转化成张量形式imgpath =tf.convert_to_tensor(imgpath)#产生一个队列每次随机产生一张图片地址#注意这里要放在数组里面image =tf.train.slice_input_producer([imgpath])#得到一个batch的图片地址img_batch = tf.train.batch([image],batch_size=20,...
# input:0作为输入图像,keep_prob:0作为dropout的参数,测试时值为1,is_training:0训练参数 input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("x-input:0") # 定义输出的张量名称 output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name("Softmax:0") # 读取测试图片,num可以随便改 # THIS WILL LOAD ...
我们定义一个类,叫 imagedata,模仿 Caffe 中的使用方式。代码如下,源代码可移步 Git。 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.data import Dataset from tensorflow.python.framework import dtypes from tensorflow.python.framework.ops import convert_to_tensor ...
我们定义一个类,叫 imagedata,模仿 Caffe 中的使用方式。代码如下,源代码可移步 Git。 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.data import Dataset from tensorflow.python.framework import dtypes from tensorflow.python.framework.ops import convert_to_tensor ...
A Tensor of type float32. 4-D with shape [batch, new_height, new_width, channels]. 2、crop介绍以下几个函数: tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, target_height, target_width) tf.image.pad_to_bounding_box(image, offset_height, offset_width, target_height, target_width) ...
defrun_inference_for_single_image(model, image): image = np.asarray(image) # The input needs tobe a tensor, convert it using `tf.convert_to_tensor`. input_tensor = tf.convert_to_tensor(image) # The model expects abatch of images, so add an axis with `tf.newaxis`. ...
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(image_paths) 使用map方法将图像文件路径转换为图像数据: 代码语言:txt 复制 dataset = dataset.map(preprocess_image) 可选:如果你的数据集还包含标签信息,可以在加载图像数据时同时加载标签数据。例如,如果标签信息存储在一个名为labels.txt的文件中,每行...
Tensor Shapes,v1.enable_v2_tensorshape():TF 2.0 可简化张量形状的行为。您可以使用t.shape[0],而不需要使用t.shape[0].value。这样的变更很小,因此最好立即加以修复。有关示例,请参阅 TensorShape。 Control flow,v1.enable_control_flow_v2():TF 2.0 中的控制流实施已得到简化,因此会有不同的图表征...