Ես սահմանեցի այդ խորհրդանշական տեղապահները.
t_im0 = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3])
t_im1 = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3])
t_mask = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 1])
Հետագայում ես ուզում եմ օպտիմալացնել իմ պատկերի արժեքները:
for obj in images:
sess.run(optimizer, feed_dict={t_im0: obj.l_img, t_im1.eval(): obj.r_img.eval(), t_mask: obj.mask.eval()})
Օպտիմիզացման համար կոդը գործարկելիս ստանում եմ հետևյալ սխալը.
InvalidArgumentError (see above for traceback): Shape [1,-1,-1,3] has negative dimensions
[[Node: Placeholder_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[1,?,?,3], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]()]]
Իմ խնդիրն այն է, որ իմ պատկերները տարբեր ձևեր ունեն: Ինչպե՞ս կարող եմ լուծել դրանք բեռնելը՝ առանց սկավառակի վրա գտնվող բոլոր պատկերների չափը փոխելու:
