decode_jpeg

`decode_jpeg` 是一个 TensorFlow 中的函数，用于将 JPEG 格式的图像解码成张量。它的函数定义如下：

tf.io.decode_jpeg(contents, channels=None, ratio=None, fancy_upscaling=None, try_recover_truncated=None, acceptable_fraction=None, name=None)

其中，参数含义如下：

- `contents`: 必需，一个字符串类型的张量，表示待解码的 JPEG 图像内容。
- `channels`: 可选，一个整数类型的标量，表示输出的图像通道数。默认为 `None`，表示输出与输入的通道数相同。
- `ratio`: 可选，一个整数类型的标量，表示在解码之前将图像缩小的因子。默认为 `None`，表示不进行缩小。
- `fancy_upscaling`: 可选，一个布尔类型的标量，表示是否使用复杂的上采样算法。默认为 `None`，表示自动选择。
- `try_recover_truncated`: 可选，一个布尔类型的标量，表示是否尝试恢复被截断的图像。默认为 `None`，表示自动选择。
- `acceptable_fraction`: 可选，一个浮点数类型的标量，表示最大允许被截断的图像的比例。默认为 `None`，表示自动选择。
- `name`: 可选，一个字符串类型的标量，表示操作的名称。默认为 `None`。

函数的返回值是一个解码后的三维张量，表示 RGB 图像的像素值。如果输入图像是灰度图像，返回的张量会被广播成三通道的形式。