我有一个图像张量my_img的形状(1,224,224,3).为了测试py_func,我将张量提供给python函数return_tf,该函数应该返回相同的张量(根据文档转换为numpy数组之后).
这是代码：
def return_tf(x):
return np.array(x)
test = tf.py_func(return_tf,[my_img],[tf.float32])
但当我检查返回张量的形状称为测试时,我得到：
tf.Tensor 'PyFunc:0' shape=unkNown dtype=float32
我也无法在张量上运行eval(),因为我收到错误：
AttributeError: 'list' object has no attribute 'eval'.
任何人都知道如何修复tf.py_func返回的张量的张量形状？
解决方法:
刚发现一个解决方法..因为py_func返回张量流列表,我可以做ff：
test = tf.reshape(tf.concat(1, test), [ <<a shape>> ])
获得具有所需形状的张量
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