尝试以下代码执行批处理。使用tf.dataAPI
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,...
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels)) # 此时dataset中的一个元素是(image_resized, label) dataset = dataset.map(_parse_function) # 此时dataset中的一个元素是(image_resized_batch, label_batch) dataset = dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10) 在这个...
# 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) ...
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...
defload_img(path_to_img):max_dim=512# 读取二进制文件 img=tf.io.read_file(path_to_img)# 做JPEG解码,这时候得到宽x高x色深矩阵,数字0-255img=tf.image.decode_jpeg(img)# 类型从int转换到32位浮点,数值范围0-1img=tf.image.convert_image_dtype(img,tf.float32)# 减掉最后色深一维,获取到的相当...
mpl.rcParams['figure.figsize']=(12,12)mpl.rcParams['axes.grid']=FalseimportnumpyasnpimportPIL.Imageimporttimeimportfunctoolsdeftensor_to_image(tensor):tensor=tensor*255tensor=np.array(tensor,dtype=np.uint8)ifnp.ndim(tensor)>3:asserttensor.shape[0]==1tensor=tensor[0]returnPIL.Image.fromarray(...