张量流：张量集形状（）ValueError:“image”必须完全定义

Question

我想用tf.image.resize_image_with_crop_or_pad裁剪输入图像的一部分。但是出现了一个错误：ValueError: 'image' must be fully defined。我检查了添加的Why do I get ValueError('\'image\' must be fully defined.') when transforming image in Tensorflow?，但它也不能工作。 我列出我的代码和错误如下：

example = tf.image.decode_png(file_contents, channels=3)
example.set_shape = ([256,256,3])
crop_image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(example, crop_size, crop_size)

错误：

^{pr2}$

我不知道为什么错误会出现，即使我设置了一定的形状图像。 但是，我测试代码如下：

example = tf.image.decode_png(file_contents, channels=3)
example = tf.reshape(example, [256,256,3])
crop_image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(example, crop_size, crop_size)

它起作用了。我认为整形到同一个形状不会改变张量值的顺序，对吗？也许这就是解决办法。在

Answer 1

问题出在线路上

example.set_shape = ([256,256,3])

您将重写方法tf.Tensor.set_shape，并将其设置为一个值。在

set_shape是一个方法，因此必须正确调用它：

^{2}$

在那之后，你的代码就可以工作了。在

I think reshape to the same shape does not change the order of values in Tensor, am I right?

是的，你说得对