如何在张量板中看到多个图像？

我想重写我的代码以可视化我的数据集中的所有标签，并查看比较结果。如何在张量板中看到多个图像？

你可以看到左边的标签图像，并在右手边学习输出：

我所有的图像具有不同的形状和我

for i in range(len(files_mask)): 
    t_image_left = tf.read_file(files_left[i], name='read_fileimage_left') 
    t_image_right = tf.read_file(files_right[i], name='read_fileimage_right') 
    t_image_mask = tf.read_file(files_mask[i], name='read_fileimage_mask')

来读重塑它们到

t_left = tf.reshape(t_left, [1, sh[0]/scaling, sh[1]/scaling, 3], name='reshape_t_left') 
    t_right = tf.reshape(t_right, [1, sh[0]/scaling, sh[1]/scaling, 3], name='reshape_t_right') 
    t_mask = tf.reshape(t_mask, [1, sh[0]/scaling, sh[1]/scaling, 1], name='reshape_t_mask')

然后，我德被罚一些占位符，并....

t_im0 = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, None, 3], name='left_img') 
t_im1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, None, 3], name='right_img') 
t_label = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, None, 1], name='label')

...把它们放到我的神经网络：

tn_prediction0, tn_prediction1 = cnn.construct_stereo_img(t_im0, t_im1) 
t_img = tf.subtract(tn_prediction0, tn_prediction1) 
tn_logits = cnn.construct_nn2(t_img)

在范围火车我打印出来：

with tf.name_scope("Train"): 
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate).minimize(cost_function) 
    tf.summary.image('logits', tn_logits, max_outputs=4) 
    tf.summary.image('label', t_label, max_outputs=4)

而让他们在会话中运行：

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333))) as sess: 

    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) 
    sess.run(init) 

    for epoch in range(FLAGS.training_epochs): 
     for img in images: 
      _, summary_str, costs = sess.run([optimizer, merged_summary_op, cost_function], 
              feed_dict={t_im0: img.l_img.eval(), t_im1: img.r_img.eval(), 
                 t_label: img.mask.eval()})

现在，H ere出现了我的问题：我想用sess.run()代替循环来不遍历所有图像。

目前它正在一个接一个地三张图像。如何同时拍摄多张照片，例如[4, ?, ?, 3]。我试图使用tf.concat()，但如果我执行img.l_img.eval()发生错误，因为图像具有不同的高度和宽度。

我也完全开放重组整个项目。

来源

2017-08-09 j35t3r

在使用tf.image.resize_image_with_crop_or_pad（）进行连接之前将所有图像填充到相同大小的情况如何？ – RobR

我认为这对结果并不好 – j35t3r

除非图像/批量具有相同的尺寸，否则不可能增加图像的第一维[1，h，w，rgb]。

调整大小/裁剪会导致不好的结果。

不可能。

来源

2017-08-15 13:47:35 j35t3r

如何在张量板中看到多个图像？

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