3Dテンソルの画像をどのように読み込むのですか？

Question

私が作業しているCNNへの入力として、画像のシーケンスを使用したい（convレイヤーで3D畳み込みを使用）。

しかし、私はすでに計算に使用できる3Dテンソルとしてイメージの読み込みに失敗しています。私はnumpyのアレイからの期待通り、私はテンソルとインデックス表記を使用することはできませんので、すでに失敗し

def get_sequence_as_tensor(folder): 
    images = [folder + "/depth-%i.png" for i in range(15)] 

    tensor = tf.zeros(shape=(480, 640, 15), dtype=tf.float32) 
    for i, image in enumerate(images): 
     img = tf.image.decode_png(image) 
     img_float = tf.cast(img, tf.float32) 
     img_float = tf.reshape(img_float, (480, 640)) 
     tensor[:, :, i] = img_float 

    return tensor 

：

は、ここに私の原始的な試みです。

TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment 

一連の画像を3次元テンソルとして読み取るには、どのような方法が適していますか？

Answer 1

テンソルフローの外側のnumpy配列にイメージを結合し、プレースホルダに渡すことをお勧めします。

何かこれはうまくいくはずです。

filename = tf.placeholder("string") 
png_string = tf.read_file(filename) 
img = tf.image.decode_png(png_string) 
img_float = tf.cast(img, tf.float32) 
img_float = tf.reshape(img_float, (480, 640)) 

images = tf.placeholder("float", (480, 640, 15)) 
output = some_operation(images) 

sess = tf.Session() 

images_array = np.zeros((480, 640, 15), np.float32) 
for i, image in enumerate(filenames): 
    images_array[:,:,i] = sess.run(img_float, feed_dict{filename: image}) 

out = sess.run(output, feed_dict={images: images_array}) 

これが役立ちます。