转换图像块的3D张量成2D图像上TensorFlow

Question

我有分为大小32 x 32的不重叠的块，并排列为大小[64, 32, 32]的3D张量大小256 x 256的图像。这里，64是图像中32 x 32块的数量。 64个块的排列方式使得前8个块形成第一行，下8个第二行等等。

我想知道是否有一种方法可以在不使用循环的情况下给出TensorFlow上的图像块的完整图像。有一个相关的功能tf.batch_to_space，但它不完全是做什么要求。请帮忙。

Answer 1

def reconstruct(x): 
    x = tf.reshape(x, [8, 8, 32, 32]) 
    x = tf.transpose(x, [0, 2, 1, 3]) # x.shape is [8, 32, 8, 32] 
    x = tf.reshape(x, [256, 256])  # Because tf tensor is row-major. 
    return x