我有一个大小为256 x 256的图像,将其划分为大小为32 x 32的非重叠块,并排列为大小为[64, 32, 32]的3D张量。这里,64是镜像中32 x 32块的数量。64个块以这样的方式排列:前8个块形成第一行,接下来的8个块形成第二行,依此类推。
我想知道是否有一种方法可以在TensorFlow上给定图像块而不使用循环来构建完整的<em
我已经从STL-10二进制文件中提取了数据,并将它们转换为numpy数组。然后,我使用tf.convert_to_tensor函数将它们转换为张量我想从这个张量中获得一个大小为32的批量,其中包含5000张图像的数据,这些批量将在每次迭代中随机混洗To iterate over this tensor use tf.map_fn.`
如何获得一批大
我探索变量是如何在图中表示的。我创建一个变量,对其进行初始化,并在每次操作后生成图形快照: with open(filenametensorflow Python中隐式变量初始化的目的是什么?为什么我们不能在变量对象创建之后自动初始化变量,或者在Session.run()中初始化未初始化的变量?Variable/read节点中的