如何将 tf.image.per_image_standardization() 应用于形状错误的张量

Question

我有一个 10.000 张 32x3 格式的张量。所以张量是D4(形状(10000,32,32,3(。

Tensor("...", shape=(10000, 32, 32, 3), dtype=float32)

现在我想将tf.image.per_image_standardization操作应用于单个图像：

tf. image. per_image_standardization (...)

在这种情况下，最佳做法是什么？也许将张量切成 10000 个张量，形状为 (32,32,3(？

Answer 1

您可以使用tf.map_fn将指定的函数应用于张量的每个元素(从第一维展开(：

import tensorflow as tf
a = tf.get_variable("a", (10000,32,32,3))
a = tf.map_fn(lambda x: tf.image.per_image_standardization(x), a, parallel_iterations=10000)
print(a.shape)