张量流中的批量图像增强答案

【问题标题】：batch image augment in tensorflow张量流中的批量图像增强
【发布时间】：2018-09-30 07:30:57
【问题描述】：

我想做图像增强，例如在张量流中旋转随机角度。在每批中，我想为每张图片旋转不同的随机角度。我可以通过使用 tf.contrib.image.rotate 到 image_batch 和随机生成的角度张量来做到这一点：

radian = tf.random_uniform(
    (batch_size),  
    minval=-ROT_TH,
    maxval=ROT_TH,
    dtype=tf.float32,
    seed=None,
    name=None
)
rotated_batch = tf.contrib.image.rotate(image_batch, radian)

但是，如果我使用allow_smaller_final_batch=True 构建批处理，batch_size 将毫无用处，因为image_batch 没有固定的批处理大小。并且旋转会失败，因为弧度和image_batch的N维不一样。

我该如何解决？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow data-augmentation

【解决方案1】：

我没有批量旋转图像，而是对来自image_queue.deque()的图像应用了相同的旋转：

images = load_images(filenames, options)
radian = tf.random_uniform([len(images)], ...)
images =  tf.contrib.image.rotate(images, radian)

image_batch = tf.train.batch_join([images, filenames],
                                  enqueue_many=True, allow_smaller_final_batch=True,
                                  batch_size=WHATEVER)

【讨论】：