squeeze = tf.squeeze(output, [4])

这段代码使用 TensorFlow 的 squeeze() 函数将张量 output 的第 4 个维度压缩掉。具体来说，如果 output 的形状为 (a, b, c, d, 1)，那么经过 squeeze() 函数处理后，输出张量的形状将为 (a, b, c, d)。

这个操作主要是为了去掉 shape 中为 1 的维度，从而降低张量的维度。在一些情况下，张量的维度中可能包含一些大小为 1 的维度，这些维度对于后续的运算可能没有实际意义，可以使用 squeeze() 函数去掉这些维度。例如，如果你的张量是一个灰度图像，那么它的形状可能为 (height, width, 1)，使用 squeeze() 函数可以将其形状变为 (height, width)，更符合实际情况。

需要注意的是，在使用 squeeze() 函数时，你需要指定需要被压缩的维度。在这个例子中，[4] 表示第 4 个维度（从零开始计数）将被压缩。如果你需要压缩多个维度，可以将它们放在一个列表中，例如 [1, 2, 3] 表示压缩第 1、2、3 个维度。如果你需要压缩所有大小为 1 的维度，可以直接调用 squeeze() 函数，不需要指定任何维度。

相关问题

squeeze = tf.squeeze(output, [4]) transpose = tf.transpose(squeeze, [0, 2, 3, 1])

这段代码将张量 output 经过 squeeze() 函数之后，再经过 transpose() 函数进行转置。具体来说，squeeze() 函数将张量 output 的第 4 个维度压缩掉，然后 transpose() 函数将剩余维度按照指定顺序进行转置，得到新的张量 transpose。

在这个例子中，[0, 2, 3, 1] 表示将第 0、2、3、1 个维度进行转置。具体来说，第 0 个维度保持不变，第 2 个维度变成新张量的第 1 个维度，第 3 个维度变成新张量的第 2 个维度，第 1 个维度变成新张量的第 3 个维度。这个操作主要是为了将张量的维度重新排列，以满足后续运算的需求。

需要注意的是，在使用 transpose() 函数时，你需要指定需要变换的维度的顺序。在这个例子中，[0, 2, 3, 1] 表示将第 0、2、3、1 个维度进行转置。如果你需要变换多个维度的顺序，可以将它们放在一个列表中，例如 [1, 2, 3, 0] 表示将第 1、2、3、0 个维度进行转置。

def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

这是一个用于将图像转换为卡通风格的函数。它使用了一个基于UNet的生成器网络来实现转换。函数的输入参数包括加载图像的文件夹路径load_folder，保存结果的文件夹路径save_folder，以及模型的路径model_path。

函数首先创建了一个占位符input_photo，用于接收输入图像。然后使用UNet生成器网络对输入图像进行转换，得到网络的输出network_out。接下来，使用guided_filter对输入图像和网络输出进行引导滤波，得到最终的输出final_out。

函数使用tf.trainable_variables()获取所有可训练的变量，并通过筛选将属于生成器网络的变量gene_vars提取出来。然后创建一个Saver对象，用于保存和恢复模型时只操作生成器网络的变量。

接下来，创建一个tf.Session，并进行全局变量的初始化。然后通过saver.restore()方法恢复生成器网络的权重，这里使用了最新的checkpoint。

接下来，函数列举了加载文件夹中的所有图像文件，并使用循环对每个图像进行卡通化处理。首先读取图像，并使用之前定义的resize_crop函数对图像进行尺寸调整和裁剪。然后将图像归一化为[-1, 1]的范围，并在第0维上扩展一个维度，以适应网络输入的要求。接下来，通过sess.run()方法运行最终输出final_out，将输入图像传入input_photo的占位符中。得到的输出经过反归一化处理，再进行像素值的裁剪和类型转换，并使用cv2.imwrite()保存结果图像。

最后，函数通过try-except语句来处理异常情况，如果处理某个图像失败，则打印出错误信息。

总之，这个函数可以将指定文件夹中的图像转换为卡通风格，并保存到指定文件夹中。