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单通道到rgb的张量流给出秩0

tensorflow numpy python

George · 技术社区 · 6 年前

我正在创建一个多维数组。

import numpy as np
import tensorflow as tf

a = np.zeros((10, 4, 4, 1))

print(a.shape)

(10, 4, 4, 1)

我想添加rgb通道,因此我正在执行以下操作:

tf_a = tf.image.grayscale_to_rgb(a, name=None)
print(tf.rank(tf_a))

Tensor("Rank:0", shape=(), dtype=int32)

它给了我一个秩为0而不是4的张量。

此外,形状:

print(tf.shape(tf_a))

Tensor("Shape:0", shape=(4,), dtype=int32)

1 回复 | 直到 6 年前

Nipun Wijerathne 6 年前

tf.等级(tf\u a) 和 tf.形状(tf\u a) 特富瓦 .

因此,为了得到实际结果,我对您的代码进行了一些编辑。

import numpy as np
import tensorflow as tf

a = np.zeros((10, 4, 4, 1))

tf_a = tf.image.grayscale_to_rgb(a, name=None)

sess = tf.Session()
with sess.as_default():

   print(tf.rank(tf_a).eval()) # rank 
   print(tf.shape(tf_a).eval()) #shape

 4            #rank
[10  4  4  3] #result