Tensor를 인쇄 할 때 "args_0 : 0"

출발

제너레이터에 매핑되는 증강 기능이 있습니다. 그러나 어떤 이유로 tfa.image.rotate함수가 오류를 일으 킵니다.

def customGenerator(input_file_paths, dims, data_type):
    for i, file_path in enumerate(input_file_paths):
        if data_type.decode("utf-8") in ["png" or "tif"]:
            img = plt.imread((file_path.decode("utf-8")))
        elif data_type.decode("utf-8") == "npy":
            img = np.load(file_path.decode("utf-8"))
        x = resize(img[:,:,:3], dims)           
        yield x, x

def augment(image,label) :
    print('image', image)
    print('shape', image.shape)
    print('type', type(image))

    #angle = random.uniform(0, tf.constant(np.pi))
    image = tfa.image.rotate(image, tf.constant(np.pi)


train_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(generator=customGenerator, 
                                                 output_types=(np.float32, np.float32), 
                                                 output_shapes=(dims, dims), 
                                                 args=[X_train_paths, dims, "png"])

train_dataset = train_dataset.map(augment, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

나는 tfa.image.rotate다른 사람들이 사용한 구현을 보았고 그들의 구현은 잘 작동했습니다. image증가 함수에서 변수를 인쇄 해 보았습니다 . 그 결과 :

print('image', image) # these lines is in the augment function, result below
print('type', type(image))
image Tensor("args_0:0", shape=(256, 256, 3), dtype=float32)
type <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

반대로, 다른 사용자의 구현으로 이동하여 데이터 세트에 매핑되지 않은 이미지를 인쇄 할 때. 그들의 print(image)그리고 print(type(image))이것을 인쇄합니다 :

image tf.Tensor(
[[[1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  ...
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]]

 ...

 [[1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  ...
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]]], shape=(256, 256, 3), dtype=float32)

type <class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>

함수 image에서 인쇄 할 때 이것이 인쇄 될 것으로 예상했습니다 augment. 그래서 무슨 일이 일어나는지 잘 모르겠습니다. 몇 가지 질문이 있습니다. 또한 tf.executing_eagerly()결과True

무슨 "args_0:0"뜻인가요?

augment함수 의 이미지 <class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>가 일반 텐서 대신 유형이어야 합니까?

"args_0:0"숫자 배열을 인쇄하는 위치에 예상했던 형식으로 만들 수있는 방법이 있습니까? 이것이 회전 기능을 고칠 것이라고 믿습니다.

마지막으로 그렇지 않은 경우 무작위 회전으로 이미지를 확대하는 더 좋은 방법이 있습니까?

시간과 도움에 감사드립니다.

아니 켓 보테

args_0:0텐서입니다. 여기를 참조 하십시오

코드가 작동하도록 변경했습니다.

암호:

import tensorflow_addons as tfa
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np


def customGenerator(input_file_paths, dims, data_type):
    for i, file_path in enumerate(input_file_paths):
        image = tf.io.read_file(file_path)
        image = tf.image.decode_png(image, channels = 3)
        image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
        image = tf.image.resize(image, [dims[0],dims[1]])
        yield image, image

def augment(image,label) :
    img = tfa.image.rotate(image, tf.constant(np.pi/8))   
    return (img, label)

X_train_paths = [os.path.join('data','img',name) for name in os.listdir('data/img')]
dims = (256,256,3)

train_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(generator=customGenerator, 
                                                 output_types=(tf.float32, tf.float32), 
                                                 output_shapes=(dims, dims), 
                                                 args=[X_train_paths, dims, "png"])

train_dataset = train_dataset.map(augment)

데이터 세트 반복 :

for images in train_dataset:
    rotatedimg, normalimg= images[0],images[1]
    break

산출:

plt.imshow(rotatedimg)

여기에 이미지 설명 입력

plt.imshow(normalimg)

여기에 이미지 설명 입력

기억해야 할 사항 :

  1. 지도 기능이 열심히 실행되지 않습니다.
  2. TensorFlow는 실행 속도를 높이기 위해 이러한 함수를 그래프의 일부로 실행하므로 항상 생성기 함수 및 맵 함수 내에서 TensorFlow 함수를 사용하십시오. 여기를 참조 하십시오
  3. 다른 함수를 사용하면 TensorFlow가 이러한 작업을 그래프로 변환하지 못하여 오류가 발생할 수 있습니다.

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

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