【发布时间】：2018-04-16 02:38:50
【问题描述】：
我有张量 [batch, height, width, depth] 中的图像，我想使用 ksize=5x5 和 stride=1x1 从每个批次和每个深度中提取补丁。
tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 5, 5, 1], strides=[1, 1, 1, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='same')
现在的问题是，当输入张量的深度不同时，我会得到不同的结果，但我使用的是相同的图像。 案例1：输入张量，一批图像[4,28,28,1]产生输出张量[4,28,28,25]。
案例2：输入张量，一批图像，[4,28,28,8]产生输出张量[4,28,28,200]。
请注意，案例 1 [0, :, :, :] 中的图像与案例 2 [0, :, :, 0] 相同。
我假设情况 1 [0, :, :, :] 的输出张量的值与情况 2 的张量 [0, :, :, 0:25] 的值相同。
但是当我使用case1 == case 2检查矩阵时，我发现我的假设是错误的，它返回错误。
知道当输入张量包含超过 1 个深度且没有循环时如何产生与案例 1 相同的结果吗？
【问题讨论】：
标签： python python-3.x image-processing tensorflow image-manipulation