* Обратите внимание на дополнительные (3, 5)
в конце размера.Это эффективно говорит тензорному потоку, что он не должен быть обрезан вдоль третьей и четвертой осей
import tensorflow as tf
images=tf.reshape(tf.range(100*100*3*5), [100, 100, 3, 5])
batch_crop = tf.random_crop(images, size=(20, 20, 3, 5))
with tf.Session() as sess:
batch = sess.run([batch_crop])
Должен сделать работу.Из документов , random_crop
возвращает
Обрезанный тензор того же ранга, что и значение и размер фигуры.
Сторона, которую вы 'Возможно, вам стоит обратить особое внимание на следующее:
Если измерение не должно быть обрезано, передайте полный размер этого измерения.Например, изображения RGB могут быть обрезаны с размером = [crop_height, crop_width, 3].
Надеюсь, это поможет :)