我們如何使用帶有 tensorflow 的蛋白化獲得正確的形狀尺寸

Question

我正在編寫一個卷積自動編碼器。

我在我的 tensorflow 代碼中使用albumentations 進行數據增強，但我在形狀尺寸方面遇到了一個粗魯的問題。

我在 train_dataset 管道的 output 中得到了 (32, 1, 256, 256, 3) 而不是 (32, 256, 256, 3) 的形狀。

這是我的代碼：

def process_path(image_input, image_output):
  # load the raw data from the file as a string
    img_input = tf.io.read_file(image_input)
    img_input = tf.image.decode_jpeg(img_input, channels=3)

    img_output = tf.io.read_file(image_output)
    img_output = tf.image.decode_jpeg(img_output, channels=3)

    return img_input, img_output

def aug_fn(image):
    data = {"image": image}
    aug_data = transforms(**data)
    aug_img = aug_data["image"]
    aug_img = tf.cast(aug_img/255.0, tf.float32)
    aug_img = tf.image.resize(aug_img, size=[256, 256])
    return aug_img

def process_aug(img_input, img_output):
    aug_img_input = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[img_input], Tout=[tf.float32])
    aug_img_output = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[img_output], Tout=[tf.float32])
    return aug_img_input, aug_img_output

def set_shapes(img_input, img_output):
    img_input.set_shape((256, 256, 3))
    img_output.set_shape((256, 256, 3))
    return img_input, img_output

transforms = OneOf([CLAHE(clip_limit=2), IAASharpen(), IAAEmboss(), RandomBrightnessContrast()], p=0.3)
train_dataset = (tf.data.Dataset.from_tensor_slices((DIR_TRAIN + filenames_train, 
                                                         DIR_TRAIN + filenames_train))
                        .map(process_path, num_parallel_calls=AUTO)
                        .map(process_aug, num_parallel_calls=AUTO)
                        .map(set_shapes, num_parallel_calls=AUTO)
                        .batch(parameters['BATCH_SIZE'])
                        .prefetch(AUTO)
                    )
next(iter(train_dataset))

I think this problem comes from the process_aug function with commenting the map function in the dataset pipeline but I didn't find where the problem is in the process_aug function exactly.

Answer 1

我編輯了 function 並添加了 tf.reshape() 但我希望你們中的一個可以解釋如何避免 tf.numpy_function function 在此過程中添加維度？

def process_aug(img_input, img_output):
aug_img_input = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[img_input, 256], Tout=[tf.float32])
    aug_img_input = tf.reshape(aug_img_input, [256, 256, 3])
    aug_img_output = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[img_output, 256], Tout=[tf.float32])
    aug_img_output = tf.reshape(aug_img_output, [256, 256, 3])
    return aug_img_input, aug_img_output