使用 tf.image.random 的 TensorFlow 错误：“numpy.ndarray”对象没有属性“get_shape”答案

【问题标题】：Tensorflow error using tf.image.random : 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape'使用 tf.image.random 的 TensorFlow 错误：“numpy.ndarray”对象没有属性“get_shape”
【发布时间】：2016-03-06 08:39:05
【问题描述】：

简介

我正在将 Tensorflow 教程“Deep MNIST for Experts”的修改版本与 Python API 一起用于使用卷积网络的医学图像分类项目。

我想通过对训练集的图像进行随机修改来人为地增加训练集的大小。

问题

当我跑线时：

flipped_images = tf.image.random_flip_left_right(images)

我得到以下错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'get_shape'

我的张量“图像”是“批量”ndarrays (shape=[im_size, im_size, channels]) 的 ndarray (shape=[batch, im_size, im_size, channels])。

只是为了检查我的输入数据是否以正确的形状和类型打包，我尝试在（未修改的）教程“Tensorflow Mechanics 101”中应用这个简单的函数，但我得到了同样的错误。

最后，我在尝试使用以下函数时仍然遇到同样的错误：

tf.image.random_flip_up_down()
tf.image.random_brightness()
tf.image.random_contrast()

问题

由于输入数据通常在 Tensorflow 中作为 ndarrays 携带，我想知道：

这是 Tensorflow Python API 的错误还是我的“错误”，因为我的输入数据的类型/形状？
我怎样才能让它工作并能够将tf.image.random_flip_left_right 应用于我的训练集？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 tensorflow

【解决方案1】：

这似乎是 TensorFlow API 中的一个不一致之处，因为几乎所有其他操作函数都接受 NumPy 数组，只要需要 tf.Tensor。我已提交 an issue 以跟踪修复。

幸运的是，有一个简单的解决方法，使用tf.convert_to_tensor()。将您的代码替换为以下内容：

flipped_images = tf.image.random_flip_left_right(tf.convert_to_tensor(images))

【讨论】：