Tensorflow 1.14：tf.numpy_函数映射时会丢失形状？

Question

此代码主要基于TF指南Load images with ^{}。在

这是修改后的colab错误。在

代码的第一个更改是无害的：

# resize is moved to be an argument
def preprocess_image(image, resize=[192, 192]):
  image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
  image = tf.image.resize(image, resize)
  image /= 255.0  # normalize to [0,1] range

  return image

# argument bubbled up 
def load_and_preprocess_image(path, resize=[192, 192]):
  image = tf.read_file(path)
  return preprocess_image(image, resize)

下一个变化是引入问题的地方：

^{2}$

我怎么才能避开这个？tf.numpy_function没有特定定义形状的参数，tf.data.Dataset的属性output_shapes是只读的

Answer 1

尝试使用变形就在那之后tf.numpy_函数重新初始化形状。在

image = tf.read_file(path)
image_shape = tf.shape(image)
numpy_func = lambda image: some_numpy_function(image)
image = tf.numpy_function(numpy_func, [image], tf.float32)
image = tf.reshape(image, image_shape)