は、私は特定のサイズに画像のサイズを変更し、ファイルに保存する必要が

Question

ファイルにtensorflow画像を保存できませんので、私はtf.image.resize_image_with_crop_or_pad機能を選んだ：

import tensorflow as tf 

image_decoded = tf.image.decode_jpeg(tf.read_file('1.jpg'), channels=3) 
cropped  = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image_decoded, 200, 200) 
tf.write_file('2.jpg', cropped) 

がエラーで失敗しました：

を

Traceback (most recent call last): 
    File "/home/test/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 490, in apply_op 
    preferred_dtype=default_dtype) 
    File "/home/test/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 669, in convert_to_tensor 
    ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref) 
    File "/home/test/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 583, in _TensorTensorConversionFunction 
    % (dtype.name, t.dtype.name, str(t))) 
ValueError: Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype uint8: 'Tensor("control_dependency_3:0", shape=(200, 200, 3), dtype=uint8)' 

During handling of the above exception, another exception occurred: 

Traceback (most recent call last): 
    File "train.py", line 15, in <module> 
    tf.write_file('2.jpg', cropped) 
    File "/home/test/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_io_ops.py", line 694, in write_file 
    contents=contents, name=name) 
    File "/home/test/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 508, in apply_op 
    (prefix, dtypes.as_dtype(input_arg.type).name)) 
TypeError: Input 'contents' of 'WriteFile' Op has type uint8 that does not match expected type of string. 

I）は、（tf.as_stringを使用して文字列にテンソルを変換しようとしたが、で墜落：

TypeError: DataType uint8 for attr 'T' not in list of allowed values: int32, int64, complex64, float32, float64, bool, int8 

Linux MintでTensorflow v0.12.0-rc0を使用します

Answer 1

まずテンソルからjpegにイメージをエンコードして保存する必要があります。さらに、セッションを実行してコードを評価する必要があります。

import tensorflow as tf 

image_decoded = tf.image.decode_jpeg(tf.read_file('1.jpg'), channels=3) 
cropped  = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image_decoded, 200, 200) 
enc = tf.image.encode_jpeg(cropped) 
fname = tf.constant('2.jpg') 
fwrite = tf.write_file(fname, enc) 

sess = tf.Session() 
result = sess.run(fwrite)