Tensorflow：从图像张量列表中创建批量

Question

我有一个功能get_image(...)，它对我的​​输入图像执行预处理。我收集的名单属于同一批次的所有图像是这样的：

batch = [get_image(file_path) for file_path in batch_files] 

现在我想这个列表转换成一个单一的张量与第一维度是批量大小尺寸，这样我可以养活它到我的网络的输入占位符。

_ = self.sess.run([loss],feed_dict={ input_placeholder: batch }) 

任何想法我可以做到这一点？

  batch_concat = tf.placeholder(shape=[None] + self.image_shape, dtype=tf.float32) 
      for i in xrange(0,self.batch_size): 
       if i == 0: 
        tmp_batch = tf.expand_dims(batch[i], 0) 
        batch_concat = tmp_batch 
       else: 
        tmp_batch = tf.expand_dims(batch[i], 0)       
        batch_concat = tf.concat(0, [batch_concat, tmp_batch]) 

当我尝试来连接所有的张量，我得到以下错误：

TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, or numpy ndarrays. 

因此，也许这将是足够的张量转换回numpy的阵列将其送入网络之前？

Answer 1

您可以使用tf.pack将张量列表打包到批处理中。

image_list = [get_image(file_path) for file_path in batch_files] 
image_batch = tf.pack(image_list) 

您还可以使用tf.concat来连接沿着第一维度的列表，并重塑它。

Answer 2

在TF r1.1包中已被tf.stack取代