TersorFlow 如何期望扁平化图像？

【问题标题】：How does TersorFlow expect flattened images?TersorFlow 如何期望扁平化图像？
【发布时间】：2017-08-29 14:35:10
【问题描述】：

在使用conv_2d 层在 TersorFlow 中执行 2D 卷积时，是否期望像素排列为

[
  [img[i].red, img[i].green, img[i].blue],
  [img[i+1].red, etc.],
]

或者

[
   [mg[i].red, img[i+1].red, etc.],
   [mg[i].green, img[i+1].green, etc.],
]

还是其他方式？

【问题讨论】：

标签： image-processing tensorflow transform conv-neural-network

【解决方案1】：

2D 卷积需要一个 4-d 张量作为输入，具有以下形状：

[batch_size, image_height, image_width, channel_size]

在 rgb 图像的情况下，通道是三种颜色。因此像素应排列为：

[
  [
    [img[i,j].red, img[i,j].green, img[i,j].blue], 
    [img[i, j+1].red, img[i, j+1].green, img[i, j+1].blue],
    etc
  ],
  [
    [img[i+1,j].red, img[i+1,j].green, img[i+1,j].blue],
    [img[i+1, j+1].red, img[i+1, j+1].green, img[i+1, j+1].blue],
    etc
  ],
  etc
]

（与img[y_coordinate, x_coordinate] 和img[i,j] = img[i*image_width + j]）

【讨论】：