我正在使用TensorFlow进行一个与CNN相关的项目。我导入了20张这样的图像

for filename in glob.glob('input_data/*.jpg'):input_images.append(cv2.imread(filename,0))image_size_input = len(input_images[0])

由于这些图像是灰度的，因此尺寸为（250,250）。但是，conv2D需要一个4D输入张量。我的输入张量看起来像这样：

x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,image_size_output,image_size_output,1], name='x')

因此，我无法将上述2D图像转换为指定的4D形状。我不知道如何处理“None”字段。我尝试了以下方法：

input_images_padded = []for image in input_images:temp = np.zeros((1,image_size_output,image_size_output,1))for i in range(image_size_input):    for j in range(image_size_input):        temp[0,i,j,0] = image[i,j]input_images_padded.append(temp)

我得到了以下错误：

File "/opt/intel/intelpython3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 975, in _run% (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape())))ValueError: Cannot feed value of shape (20, 1, 250, 250, 1) for Tensor 'x_11:0', which has shape '(?, 250, 250, 1)'

这里是完整的代码（供参考）：

回答：

我认为你的image_padded处理方式不对。我没有编写TensorFlow代码的经验（尽管读过一些代码）。但你可以试试这个方法：

// imgs 是你的输入图像序列// padded 是要输入的数据cnt = len(imgs)H,W = imgs[0].shape[:2]padded = np.zeros((cnt, H, W, 1))for i in range(cnt):    padded[i, :,:,0] = img[i]