我在使用tf.image.central_crop()时遇到了以下问题

def preprocessor(image):    image = tf.reshape(image, (IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS))    print(image.get_shape())    image = tf.image.central_crop(image,0.8)    print(image.get_shape())    return image

输出的结果是

(384, 384, 3)  和 (?, ?, 3)

central_crop()函数似乎丢失了图像张量的高度和宽度信息。为什么会发生这种情况？

Tensorflow 版本:  tensorflow 1.0.0, tensorflow-gpu 1.0.1

回答：

你是对的。除非张量被评估，否则无法检索其形状。如果你想在后续操作中使用它，可以使用”tf.shape(image)”。

TensorFlow 裁剪了图像，但无法获取其形状。如果你只是想检查它是否进行了裁剪，请按照以下步骤（运行会话）：

import tensorflow as tfimport numpy as npIMAGE_HEIGHT = 384IMAGE_WIDTH = 384IMAGE_CHANNELS = 3def preprocessor(image):    image = tf.reshape(image, (IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, IMAGE_CHANNELS))    image = tf.image.central_crop(image,0.8)    shape = tf.shape(image)    return image,shapeimage = tf.random_normal([IMAGE_HEIGHT,IMAGE_WIDTH,IMAGE_CHANNELS])image_cropped,shape = preprocessor(image)sess = tf.Session()im_v,im_crop_v,shape_v = sess.run([image,image_cropped,shape])print(im_v.shape)print(im_crop_v.shape)print(shape_v)

输出结果：

(384, 384, 3)(308, 308, 3)[308 308   3]