三维的读取图片(w, h, c):
import tensorflow as tf import glob import os def _parse_function(filename): # print(filename) image_string = tf.read_file(filename) image_decoded = tf.image.decode_image(image_string) # (375, 500, 3) image_resized = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image_decoded, 200, 200) return image_resized with tf.Session() as sess: print( sess.run( img ).shape )
读取批量图片的读取图片(b, w, h, c):
import tensorflow as tf import glob import os ''' Dataset 批量读取图片 ''' def _parse_function(filename): # print(filename) image_string = tf.read_file(filename) image_decoded = tf.image.decode_image(image_string) # (375, 500, 3) image_decoded = tf.expand_dims(image_decoded, axis=0) image_resized = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image_decoded, 200, 200) return image_resized img = _parse_function('../pascal/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/2007_000068.jpg') # image_resized = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad( tf.truncated_normal((1,220,300,3))*10, 200, 200) 这种四维 形式是可以的 with tf.Session() as sess: print( sess.run( img ).shape ) #直接初始化就可以 ,转换成四维报错误,不知道为什么,若谁想明白,请留言 报错误 #InvalidArgumentError (see above for traceback): Input shape axis 0 must equal 4, got shape [5]
Databae的操作:
import tensorflow as tf import glob import os ''' Dataset 批量读取图片: 原因: 1. 先定义图片名的list,存放在Dataset中 from_tensor_slices() 2. 映射函数, 在函数中,对list中的图片进行读取,和resize,细节 tf.read_file(filename) 返回的是三维的,因为这个每次取出一张图片,放进队列中的,不需要转化为四维 然后对图片进行resize, 然后每个batch进行访问这个函数 ,所以get_next() 返回的是 [batch, w, h, c ] 3. 进行shuffle , batch repeat的设置 4. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() 设置迭代器 5. iterator.get_next() 获取每个batch的图片 ''' def _parse_function(filename): # print(filename) image_string = tf.read_file(filename) image_decoded = tf.image.decode_image(image_string) #(375, 500, 3) ''' Tensor` with type `uint8` with shape `[height, width, num_channels]` for BMP, JPEG, and PNG images and shape `[num_frames, height, width, 3]` for GIF images. ''' # image_resized = tf.image.resize_images(label, [200, 200]) ''' images 三维,四维的都可以 images: 4-D Tensor of shape `[batch, height, width, channels]` or 3-D Tensor of shape `[height, width, channels]`. size: A 1-D int32 Tensor of 2 elements: `new_height, new_width`. The new size for the images. ''' image_resized = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image_decoded, 200, 200) # return tf.squeeze(mage_resized,axis=0) return image_resized filenames = glob.glob( os.path.join('../pascal/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages', "*." + 'jpg') ) dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames)) dataset = dataset.map(_parse_function) dataset = dataset.shuffle(10).batch(2).repeat(10) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() img = iterator.get_next() with tf.Session() as sess: # print( sess.run(img).shape ) #(4, 200, 200, 3) for _ in range (10): print( sess.run(img).shape )
以上这篇浅谈tensorflow中Dataset图片的批量读取及维度的操作详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
本文向大家介绍浅谈谈Android 图片选择器,包括了浅谈谈Android 图片选择器的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 ImageSelector 简介 Android自定义相册,实现了拍照、图片选择(单选/多选)、ImageLoader无绑定 任由开发者选择 https://github.com/YancyYe/ImageSelector Demo Download Apk 更新内容 U
我试图在Tensorflow中构建一个通用的批处理规范化函数。 在这篇文章中,我学习了批处理规范化,我发现这很好。 我有一个问题与规模和beta变量的维度:在我的情况下,批处理规范化应用于每个卷积层的每个激活,因此,如果我有卷积层的输出一个大小的tersor: 我需要刻度和beta与卷积层输出具有相同的尺寸,对吗? 这是我的函数,程序可以运行,但我不知道是否正确
使用telnet也可以连接redis-server。并且在脚本中使用nc命令进行redis操作也是很有效的: gnuhpc@gnuhpc:~$ (echo -en "ping\r\nset key abc\r\nget key\r\n";sleep 1) | nc 127.0.0.1 6379 +PONG +OK $3 abc 另一个方式是使用pipeline: 在一个脚本中批量执行多个写入操作:
我正在实现一个依赖于3D卷积的模型(对于类似于动作识别的任务),我想使用批量规范化(参见 下面的代码引用了TensorFlow r0.12,它显式地引用了变量——我的意思是我没有使用tf。承包商。学习tf以外的内容。承包商。图层。batch\u norm()函数。我这样做是为了更好地理解事情是如何运作的,并且有更多的实现自由度(例如,变量摘要)。 我将通过首先编写完全连接层的示例,然后编写2D卷积
本文向大家介绍浅谈JavaScript的函数及作用域,包括了浅谈JavaScript的函数及作用域的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 函数和作用域是JavaScript的重要组成部分,我们在使用JavaScript编写程序的过程中经常要用到这两部分内容,作为初学者,我经常有困惑,借助写此博文来巩固下之前学习的内容。 (一)JavaScript函数 JavaScript函数是指一个特定代码块,
本文向大家介绍hibernate批量操作实例详解,包括了hibernate批量操作实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了hibernate批量操作的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: Hibernate的批量处理 Hibernate完全以面向对象的方式来操作数据库,当程序里以面向对象的方式操作持久化对象时,将被自动转换为对数据库的操作。例如调用Session的dele
本文向大家介绍浅谈PHP中JSON数据操作,包括了浅谈PHP中JSON数据操作的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 JSON,全称是JavaScript Object Notation。它是基于JavaScript编程语言ECMA-262 3rd Edition-December 1999标准的一种轻量级的数据交换格式,主要用于跟服务器进行交换数据。跟XML相类似,它独立语言,在跨平台数据传输
本文向大家介绍浅谈Android Studio导出javadoc文档操作及问题的解决,包括了浅谈Android Studio导出javadoc文档操作及问题的解决的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1、在Android studio中进行打开一个项目的文件之后,然后进行点击Android stuio中菜单中的“tools”的选项。在弹出了下拉菜单中,进行选中下拉菜单中的“Generate J