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] == 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[-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。

assert len(image.shape) == 3 and image.shape[2] == 3, "image.shape should be [None, None, 3]" AssertionError: image.shape should be [None, None, 3]

这个错误提示是因为输入的 `image` 的形状不符合要求，应该是一个三维数组，最后一维的大小应该为 3。你可以在调用 `convert_to_raw` 函数之前，查看一下输入的 `image` 的形状，以确保它符合要求。你可以加入下面这行代码进行检查：

print(image.shape)

如果你看到的输出形状不是 `[None, None, 3]`，那么你需要检查一下输入的 `image` 数据，或者在调用函数前对其进行处理，以确保它的形状符合要求。