将不同形状的张量对象传递给 tf.train.batch答案

【问题标题】：passing Tensor objects of different shapes to tf.train.batch将不同形状的张量对象传递给 tf.train.batch
【发布时间】：2017-07-17 23:22:05
【问题描述】：

我正在执行这个操作：

images, labels, labels2 = tf.train.batch([image, lbl1, lbl2], batch_size=32);

其中image、lbl1 和lbl2 的类型为Tensor 和Dimension(None)。

image 是一个 3-D 矩阵。 lbl1 和 lb2 将代表浮点数组。

问题是，这些都是不同的大小，tf.train.batch 要求Tensor 对象具有定义的形状。所以，当然，我会收到如下错误：

ValueError: All shapes must be fully defined: [TensorShape([Dimension(None), Dimension(None), Dimension(3)]), TensorShape([Dimension(None)]), TensorShape([Dimension(None)])]

如果某些图像和标签大小不同，我该怎么做？

【问题讨论】：

tensorflow: batches of variable-sized images的可能重复
您好像两次发布了同一个问题？
是的，这是第一个，但我没有得到回应。我发布了第二个（您引用的副本）并在那里得到了回复。一旦我在那里得到回复，我就回答了这个问题。我应该删除吗？
是的，我认为这是有道理的。

标签： tensorflow neural-network

【解决方案1】：

将dynamic_pad 设置为True 允许None 的形状尺寸。

images, labels, labels2 = tf.train.batch([image, lbl1, lbl2], batch_size=32, dynamic_pad=True);

【讨论】：