如何改变图像张量的形状？ 这可行吗？

Question

这是我的代码

with tf.Session(config=tf_config) as sess:
    image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')

    detection_boxes = sess.graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
    detection_scores = sess.graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
    detection_classes = sess.graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
    num_detections = sess.graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

    (boxes, scores, classes, num) = sess.run( [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],feed_dict={image_tensor: img[None, ...]})

我想在灰色框中运行对象检测以减少检测时间，为此，我需要将image_tensor的形状更改为（1，？，？，1），其形状为（1，？，？， 3）。 有可能改变形状，我问的是正确的问题吗？

Answer 1

如果它们具有相同的尺寸大小，则完全有可能将Tensor重塑为任何形状。

例如，您具有image_tensor形状（1，A，B，1）。

现在，您想将其重塑为（1，C，D，3）。

为此，您必须在两个不同的张量之间设置大小。

如果1 * A * B * 1和1 * C * D * 3的大小相同，则可以更改张量形状。

a = torch.Tensor(1, 3, 3, 1)

b = a.reshape(1,3,1,3)

现在张量b的形状为（1、3、1、3）。