assert len(image.shape) == 3 and image.shape[-1] == 3, "Invalid image shape" AssertionError: Invalid image shape

错误提示显示，图像的形状不符合要求。在 TensorFlow 中，图像的形状表示为 [height, width, channels]，其中 channels 固定为 3，表示 RGB 通道。在 PaddlePaddle 中，图像的形状表示为 [channels, height, width]，其中 channels 也应该为 3。

请尝试使用以下代码来修改 `convert_to_raw` 函数中的 assert 语句，以适应 PaddlePaddle 中的图像形状：

assert len(image.shape) == 3 and image.shape[0] == 3 and image.shape[-1] == 3, "Invalid image shape"

这将确保图像是一个三维张量，且形状为 [3, height, width]，表示 RGB 通道。

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assert len(image.shape) == 3 and image.shape[0] == 3 and image.shape[-1] == 3, "Invalid image shape" AssertionError: Invalid image shape

这个错误提示表明图像的形状不符合要求。在 PaddlePaddle 中，图像的形状表示为 [channels, height, width]，其中 channels 表示通道数。因此，assert 语句应该修改为：

assert len(image.shape) == 3 and image.shape[0] == 3 and image.shape[1] > 0 and image.shape[2] > 0 and image.shape[-1] == 3, "Invalid image shape"

这将确保图像是一个三维张量，且形状为 [3, height, width]，表示 RGB 通道。还要确保 height 和 width 大于零，以避免出现无效的图像尺寸。

invalid_email_error_code = { 'fvt1': 'EmptyEmailAndPhone', 'fvt2': 'InvalidEmail', 'fvt3': 'InvalidEmail' } users = await User.create(end_user_ids=['fvt1', 'fvt2', 'fvt3'], email=[None, 'invalid', '1234@']) errors = [] if len(users['failed']) == 3: for result in users['failed']: try: assert result.error_code == invalid_email_error_code[result.get('end_user_id')] except AssertionError as e: errors.append(e) else: for result in users['success']: error_message = f'用户: {result.get("end_user_id")} , 应当抛出: {invalid_email_error_code[result.get("end_user_id")]}' errors.append(error_message) await User.remove_user(users=result['end_user_id']) if len(errors) > 0: raise Exception(errors)

这段代码看起来像是一个测试用例，测试的是创建用户时对于不合法的电子邮件地址的处理。首先定义了一个错误代码字典 invalid_email_error_code，然后创建了三个用户，其中第一个用户的电子邮件地址为空，第二个用户的电子邮件地址为无效格式，第三个用户的电子邮件地址为非法值。接下来根据创建用户的返回结果，对于失败的用户进行断言，断言其错误代码应当与预期的错误代码相同，如果不同则将错误信息添加到 errors 列表中。最后如果错误信息列表不为空，则抛出异常。