Преобразование последнего канала в изображение первого канала

У меня есть тензор изображения следующих размеров

TensorShape([Dimension(1), Dimension(96), Dimension(96), Dimension(3)])

Я хочу, чтобы этот тензор находился в следующем измерении канала

TensorShape([Dimension(1), Dimension(2), Dimension(96), Dimension(96)])

я пытался

tf.transpose (image, perm = [0,3,1,2])

но это не сработало. Он возвращается в том же виде, что и предыдущий.

Поскольку это требование алгоритма Facenet, предложите, как это сделать.


face-recognition tensorflow image-preprocessing
person priya kansal    schedule 20.05.2018    source источник
comment
Вы не можете просто изменить форму, это вернет недопустимые значения. Например. если ваш ввод был [[1,2,3], [4,5,6]], существует большая разница между транспонированием ([[1,4], [2,5], [3,6]]) и простое изменение формы ([[1,2], [3,4], [5,6]]). Однако я подозреваю, что OP неправильно использует транспонирование, поскольку он должен выполнять свою работу. Пожалуйста, предоставьте более полный образец кода.   -  person xdurch0    schedule 20.05.2018
comment
Возможный дубликат преобразования между NHWC и NCHW в TensorFlow   -  person P-Gn    schedule 20.05.2018

Ответы (1)


arrow_upward
-1
arrow_downward

Вы можете попробовать преобразовать тензор в массив NumPy, а затем использовать np.rollaxis и преобразовать обратно в тензор Tensorflow.

person rahul kanojia    schedule 31.05.2020