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私はテンソルフローが新しく、積み重ねられたスパースデノイジングオートエンコーダのモデルを作成しようとしています。私はここでの例とgithubを使ってトレーニングをロードする方法を見つけましたが、必要な乗算などを行うためにテンソルとして使うことはできません。（このコードはイメージをロードするためだけです）テンソルフローのテンソルとしてRGBイメージを実装する方法は？
import tensorflow as tf
import glob
import numpy as np
from PIL import Image as im
im_list = []
#LOAD ALL SETS
training_set = []
training_set = glob.glob("folder/training_set/*.jpg")
testing_set = []
testing_set = glob.glob("folder/corrupted/*.jpg")
# testing my code only for the training set
filename_queue = tf.train.string_input_producer(training_set)
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
#data = tf.image.decode_jpeg(value)
data = tf.decode_raw(value, tf.uint8)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
#sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range (196):
print i
m_key = sess.run([key,data])
im_list.append(m_key[1])
coord.request_stop()
coord.join(threads)
このコードを使用することで、すべての画像をデータを含むuint8配列のリストとして保存できますが、サイズは〜800〜1000までです。私の画像サイズは32x32x3なので何かが欠落しています。私が試した
彼ら他の方法は次のとおりです。
filename_queue = tf.train.string_input_producer(training_set)
image_reader = tf.WholeFileReader()
_, image_file = image_reader.read(filename_queue)
imagee = tf.image.decode_jpeg(image_file)
#tf.cast(imagee, tf.float32)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
image = sess.run(imagee)
imaginar = image.astype(np.float32)
#train_step.run(feed_dict={x: imaginar, y_: imaginar_test})
coord.request_stop()
coord.join(threads)
とイムは
y = tf.matmul(x,W) + b
h_x_s = tf.sigmoid(y)
h_x = tf.matmul(h_x_s,W_) + b_
y_xi = tf.sigmoid(h_x)
私のイメージは32x32x3のnumpyの配列である。この方法を計算しようとしているが、私はテンソルとして保存する方法を見つけるカントだからtf.matmulは動作します。私はいつも私の配列の適合しない形について誤りを得る。
# VARIABLES
x= tf.placeholder(tf.float32,[32, 32, 3])
y_ = tf.placeholder(tf.float32,[32, 32, 3])
W = tf.Variable(tf.zeros([32,32,3]))
b = tf.Variable(tf.zeros([32,32,3]))
W_ = tf.Variable(tf.zeros([32,32,3]))
b_= tf.Variable(tf.zeros([32,32,3]))
（失敗TRY）
どのようにロード（およびデコード）する必要があり、私のイメージと私の変数とプレースホルダは、どのようなサイズをすべきですか？どんな助けでも大歓迎です！
感謝:)