टेन्सफोर्लो में परिवर्तनों का एक बड़ा सौदा है जिसे चित्रों ([ऊंचाई, चौड़ाई, गहराई]) का प्रतिनिधित्व करने वाले 3 डी-सेंसर पर लागू किया जा सकता है जैसे उदाहरण के लिए tf.image.rot90() या tf.image.random_flip_left_right()।क्या छवियों पर Tensorflow ops को कुशलतापूर्वक वेक्टरिज़ करने का कोई तरीका है?
मुझे पता है कि वे कतारों के साथ उपयोग करने के लिए हैं इसलिए तथ्य यह है कि वे केवल एक छवि पर काम करते हैं।
लेकिन 4 डी-टेंसर ([बैच_साइज, ऊंचाई, चौड़ाई, गहराई]) को बदलने के लिए ओप को सदिश बनाने का एक तरीका होगा, उसी आकार के टेंसर पर ऑप के साथ लागू छवि-वार के साथ पहले आयाम के साथ स्पष्ट रूप से लूपिंग के बिना tf.while_loop()?
(संपादित करें:
rot90=tf.reverse(x,tf.convert_to_tensor((False,False,True,False)))
rot90=tf.transpose(rot90,([0,2,1,3])
संपादित करें 2: के बारे में rot90() एक चतुर numpy rot90 से लिया हैक करने के लिए किया जाएगा यह पता चला यह सवाल पहले से ही काफी कुछ समय उत्तर दिया गया है (one example) ऐसा लगता है कि map_fn जाने का तरीका है यदि आप एक अनुकूलित संस्करण चाहते हैं। मैंने इसे पहले ही देखा था लेकिन मैं भूल गया था। मुझे लगता है कि यह इस सवाल को एक डुप्लिकेट बनाता है ...
हालांकि यादृच्छिक सेशन या अधिक जटिल सेशन मौजूदा कार्यों को सदिश बनाने के लिए एक सामान्य विधि होना अच्छा लगेगा ...)
धन्यवाद! उम्मीद तो दिखती है ! – jean