tensorflow使用誤區與技巧

錯誤方法：

def data_format(sess, image_array, label_array, slice_array):

train_image_array = 
train_label_array = 
for b in range(len(image_array)):
for r in range(len(slice_array[b])):
img = sess.run(tf.image.resize_images(
image_array[b:b + 1, slice_array[b][r][0]:slice_array[b][r][2] + slice_array[b][r][0],
slice_array[b][r][1]:slice_array[b][r][3] + slice_array[b][r][1], :], [32, 32], method=1))
# print(img_slice)
return np.asarray(train_image_array), np.asarray(train_label_array)

def data_format(sess, image_array, label_array, slice_array):

train_image_array = 
train_label_array = 
i_x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, none, none, 3], name="i_x")
resize = tf.image.resize_images(i_x, size=[32, 32], method=1)
for b in range(len(image_array)):
for r in range(len(slice_array[b])):
img = sess.run(resize, feed_dict=)
# print(img_slice)
return np.asarray(train_image_array), np.asarray(train_label_array)

正確方法之所以正確，是因為它只定義了乙個tensor，其他的只是不斷重複執行這個tensor而已。所以圖非常簡單。

其次：tensor裡面放到的資料只能是多維陣列（一維，二維，三維。。。），不能是其他資料結構型別

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