我恢复了一个预训练的模型用于人脸检测，该模型一次处理一张图像并返回边界框。如果这些图像尺寸不同，我如何让它处理一批图像？

回答：

你可以使用 tf.image.resize_images 方法来实现这一点。根据 文档，tf.image.resize_images 的描述如下：

使用指定的方法将图像调整到指定大小。

如果图像的原始宽高比与指定大小不同，则调整后的图像可能会失真。要避免失真，请查看 tf.image.resize_image_with_pad。

如何使用它？

import tensorflow as tffrom tensorflow.python.keras.models import Modelx = Input(shape=(None, None, 3), name='image_input')resize_x = tf.image.resize_images(x, [32,32])vgg_model = load_vgg()(resize_x)model = Model(inputs=x, outputs=vgg_model.output)model.compile(...)model.predict(...)