image = tf.image.resize_images(image, [299, 299])

时间: 2023-11-26 12:04:17 浏览: 133
EXE

Image_Resize

这段代码是使用 TensorFlow 对图像进行大小调整的代码，将输入的图像调整为 $299 \times 299$ 的大小。其中，`image` 是输入的图像数据，`tf.image.resize_images` 是 TensorFlow 提供的图像大小调整函数，`[299, 299]` 是调整后的目标大小。
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在这个文件中，开发者可能使用了TensorFlow的API来构建FCN网络，比如tf.layers.conv2d用于创建卷积层，tf.nn.max_pool或tf.nn.avg_pool进行下采样，tf.image.resize_images进行上采样，以及tf.reduce_mean...
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Midjourney 训练模型(入门案例教程).txt

input_image = tf.image.resize(input_image, (224, 224)) input_image = input_image / 255.0 3. **生成图像**： python output_image = model.predict(input_image) 4. **保存生成的图像**： ...

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 缩放图像到 224x224 train_images = tf.image.resize(train_images, (224, 224)) test_images = tf.image.resize(test_images, (224, 224)) # 归一化图像 train_images = preprocess_input(train_images) test_images = preprocess_input(test_images)

这这段这段代码这段代码导这段代码导入这段代码导入了这段代码导入了 TensorFlow这段代码导入了 TensorFlow 的这段代码导入了 TensorFlow 的 K这段代码导入了 TensorFlow 的 Keras这段代码导入了 TensorFlow 的 ...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads...

hand_scoremap = self.inference_detection(image) hand_scoremap = hand_scoremap[-1] # Intermediate data processing hand_mask = single_obj_scoremap(hand_scoremap) center, _, crop_size_best = calc_center_bb(hand_mask) crop_size_best *= 1.25 scale_crop = tf.minimum(tf.maximum(self.crop_size / crop_size_best, 0.25), 5.0) image_crop = crop_image_from_xy(image, center, self.crop_size, scale=scale_crop) # detect keypoints in 2D s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = self.inference_pose2d(image_crop) keypoints_scoremap = keypoints_scoremap[-1] keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2])) return keypoints_scoremap, image_crop, scale_crop, center详细注释

这段代码是一个函数，它接受一个image参数（表示输入的图像），并返回一些中间结果和最终结果。 首先，代码调用self.inference_detection(image)函数，使用某种检测模型（在函数外部定义）对输入图像进行分析，...

s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = self.inference_pose2d(image_crop) keypoints_scoremap = keypoints_scoremap[-1] keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2])) return keypoints_scoremap, image_crop, scale_crop, center注释

2. 对输入图像进行裁剪操作，得到裁剪后的图像，保存在变量image_crop中。 3. 调用self.inference_pose2d()方法，对裁剪后的图像进行姿态估计，得到一个关键点的分数地图，保存在变量keypoints_scoremap中。 4. ...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) # 在每个线程中调用 evaluate_one_image() tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start...

2023/6/1 21:12:50 s = image_crop.get_shape().as_list() keypoints_scoremap = tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2]))注释该代码

然后，tf.image.resize_images(keypoints_scoremap, (s[1], s[2]))将keypoints_scoremap调整为与s相同的大小，其中s[1]和s[2]分别表示image_crop的高度和宽度。调整大小后的结果存储在keypoints_score...

帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

0 with torch.no_grad(): for data in validation_image_generator: images, labels = data outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted ==...

def load_image(image_path): image = tf.io.read_file(image_path) #读取路径 image = tf.image.decode_jpeg(image) #进行解码操作，将图像解码成unit8张量 image = tf.image.resize(image, [128, 128], method='nearest')#将输入数据的图片缩放到我们指定的图片大小 return image num = 0 for data in train_data: train_images.append(load_image(data[0])) #append()列表末尾添加新的对象 train_labels.append([data[1]]) num += 1 if num % 1000 == 0: print('图片加载：%s' % (num )) x_train = np.zeros(shape = [num, 128, 128, 3], dtype = np.float32)#返回一个给定形状和类型的用0填充的数组 for i in range(len(train_images)): x_train[i,:] = train_images[i] return x_train, np.array(train_labels)#np.array将train_labels转化为一个数组 except: log.logging.error('%s' % traceback.format_exc())

其中，load_image 函数用来读取指定路径下的图片，并将它们解码成 uint8 张量，然后进行缩放操作。接着，通过一个 for 循环遍历训练数据集中的每一个数据，并将它们的图片和标签分别添加到两个列表 train_images 和 ...

s = image.get_shape().as_list() scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list]详细注释

其中，tf.image.resize_images 函数用于对输入的张量进行 resize 操作，第一个参数 x 表示输入的张量，第二个参数 (s[1], s[2]) 表示 resize 后的大小，即输入图像的大小。列表推导式的语法为 [expression for item ...

@staticmethod def inference_detection(image, train=False): """ HandSegNet: Detects the hand in the input image by segmenting it. Inputs: image: [B, H, W, 3] tf.float32 tensor, Image with mean subtracted train: bool, True in case weights should be trainable Outputs: scoremap_list_large: list of [B, 256, 256, 2] tf.float32 tensor, Scores for the hand segmentation classes """ with tf.compat.v1.variable_scope('HandSegNet'): scoremap_list = list() layers_per_block = [2, 2, 4, 4] out_chan_list = [64, 128, 256, 512] pool_list = [True, True, True, False] # learn some feature representation, that describes the image content well x = image for block_id, (layer_num, chan_num, pool) in enumerate(zip(layers_per_block, out_chan_list, pool_list), 1): for layer_id in range(layer_num): x = ops.conv_relu(x, 'conv%d_%d' % (block_id, layer_id+1), kernel_size=3, stride=1, out_chan=chan_num, trainable=train) if pool: x = ops.max_pool(x, 'pool%d' % block_id) x = ops.conv_relu(x, 'conv5_1', kernel_size=3, stride=1, out_chan=512, trainable=train) encoding = ops.conv_relu(x, 'conv5_2', kernel_size=3, stride=1, out_chan=128, trainable=train) # use encoding to detect initial scoremap x = ops.conv_relu(encoding, 'conv6_1', kernel_size=1, stride=1, out_chan=512, trainable=train) scoremap = ops.conv(x, 'conv6_2', kernel_size=1, stride=1, out_chan=2, trainable=train) scoremap_list.append(scoremap) # upsample to full size s = image.get_shape().as_list() scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list] return scoremap_list_large详细注释

其中，输入参数包括一个形状为[B, H, W, 3]的tf.float32类型的图像张量，train参数用于指定权重是否可训练。输出为一个形状为[B, 256, 256, 2]的tf.float32类型的列表，其中每个元素是手部分割的分数图。这段代码的...

tf.image.resize_images

tf.image.resize_images是TensorFlow中的一个图像处理函数，用于将给定图像调整为指定大小。 该函数有几个参数： - image：需要调整大小的输入图像，可以是一个Tensor，也可以是一个numpy数组。 - size：一个整数...

Exception encountered when calling layer "lambda_9" (type Lambda). module 'tensorflow._api.v2.image' has no attribute 'resize_images' Call arguments received by layer "lambda_9" (type Lambda): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 1, 1, 256), dtype=float32) • mask=None • training=None

你可以尝试使用 tf.image.resize 函数来替代 resize_images。 具体来说，如果你的代码中有类似以下的代码： python from tensorflow._api.v2.image import resize_images ... x = resize_images(x, size)...

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[31], line 8 6 print('sample:',x.shape,y.shape) 7 if __name__ == '__main__': ----> 8 main() Cell In[31], line 5, in main() 2 viz= visdom.Visdom() 4 db = Pokemon('pokemon',224,'train') #因为在当前文件夹下只需要文件名 ----> 5 x,y = next(iter(db)) 6 print('sample:',x.shape,y.shape) Cell In[30], line 87, in Pokemon.__getitem__(self, idx) 76 img, label = self.images[idx], self.labels[idx] 77 tf = transforms.Compose([ 78 lambda x:Image.open(img).convert('RGB'), #string path=>image data 79 transforms.Resize((self.resize,self.resize)), (...) 85 """ 86 ]) ---> 87 img = tf(img) 88 label = torch.tensor(label) 89 return img,label File D:\Anaconda\envs\gpu_pytorch\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py:95, in Compose.__call__(self, img) 93 def __call__(self, img): 94 for t in self.transforms: ---> 95 img = t(img) 96 return img TypeError: 'str' object is not callable

这个错误是由于在你的代码中使用了一个字符串对象作为函数... transforms.Resize((self.resize, self.resize)), # 其他转换操作 ]) img = tf(img) 通过这样的修改，你应该能够解决这个错误并继续运行你的代码。

Instructions for updating: To construct input pipelines, use the tf.data module. Traceback (most recent call last): File "test.py", line 188, in <module> evaluate_images(test_img) File "test.py", line 167, in evaluate_images threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\deprecation.py", line 324, in new_func return func(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\training\queue_runner_impl.py", line 456, in start_queue_runners raise ValueError("Cannot start queue runners: No default session is " ValueError: Cannot start queue runners: No default session is registered. Use with sess.as_default() or pass an explicit session to tf.start_queue_runners(sess=sess)

image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) # 在每个线程中调用 evaluate_one_image() tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() ...
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![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移