有效地从 TensorFlow 中的张量中删除零图像

Question

我有一组50 形状为(50,128,128,1) 的图像，在TensorFlow 中表示为张量。假设25th 和30th 图像只是零图像，但我事先不知道哪些图像都为零（此示例中的25th 和30th 只是为了使情况更清楚）。我希望删除这些图像并拥有一个大小为(48,128,128,1) 的张量。如何在 Tensorflow 中实现这一点，而无需遍历张量 50 次的 0th 维度并检查每个图像是否为 tf.reduce_sum(tf.abs(image_i))>0。

Answer 1

您可以使用Dataset.map(some_fn)。在这里您可以定义some_fn，它将使用您的逻辑tf.reduce_sum() 检查每个张量的值。所以，如果total 的值为零，那么你可以忽略它，否则你可以保留它。

def some_fn():
    image = tf.fill([8,8], 0)# dummy tensor values
    image_row = tf.slice(image, [1,0], [1, -1])
    total = tf.reduce_sum(tf.abs(image_row)) # total = 0
    return total

你可以阅读here更多。这不是一个循环，它在每个元素（在您的情况下为每个图像）并行工作。所以它很快。