【发布时间】：2020-06-04 17:12:16
【问题描述】：
我最近使用 tf 函数和 tf 记录重新编码了我的输入图像管道，以便我可以使用 TPU（以前使用带有 opencv 的自定义 tf.py_function）。问题是我使用tfa.image.transform 来应用旋转和缩放增强，但 TPU 显然不支持 tensorflow 插件包。在 TPU 管道中使用转换执行图像增强有哪些替代方法？
【问题讨论】：
标签： tensorflow tpu google-cloud-tpu
【发布时间】：2020-06-04 17:12:16
【问题描述】：
我通过将 tfa.image.transform 替换为以下内容解决了这个问题：
from tensorflow.python.keras.layers.preprocessing import image_preprocessing as image_ops
image_ops.transform()
原来 tfa.image.transform 只是这个函数的一个包装器。两个函数的参数相同。
【讨论】：
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我很想知道您是如何做到这一点的。尝试在具有 TF 2.3.0（当前稳定版本）的 TPU 上使用 keras 预处理层时，我遇到了与 this question 相同的问题。根据github 的说法，
transform()是对ImageProjectiveTransformV2()的封装，目前 TPU 似乎不支持。 -
transform() 函数目前在 v3-8 上使用 TF 2.3 为我工作。你在使用 TFrecords 和 tf.data api吗？你得到什么样的错误？
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我确实遇到了与我链接到的问题相同的错误，虽然我没有明确使用
transform()，但我使用的是在下面使用相同操作的图层（AFAIK）。我只使用 v2-8 TPU，所以我可能会尝试使用 v3-8 看看是否会有所不同。 -
v3-8 和 v2-8 没有区别。我正在使用 tfrecords 和 tf.data API，但转换在新的 keras 预处理层中，它们是模型的一部分。我怀疑将操作编译成模型是这里的问题。反正我在github上有opened an issue，他们已经转载了，所以我不会再出轨这个问题线程了！