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tensorflowで画像を読み込んだ際のデータの持ち方の確認方法について

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py_beginner

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以下の様にtensorflowで画像の読み込みを実行したとき、「image」「image_float」「image_reshape」がどのようなデータの持ち方をしているのか知りたい場合はどの様にすればいいのでしょうか。

例えば、Seriesはheadでデータの先頭を実際みることが可能、またsizeで要素数が確認可能かと思うのですが、この様にtfでもデータを実際に表示する方法はあるのでしょうか。

import tensorflow as tf

png = tf.read_file('test.png')
image = tf.image.decode_png(png, channels=1)
image_float = tf.to_float(image)

# tf.nn.conv2dメソッドを適用するために4階のテンソルに変換
image_reshape = tf.reshape(image_float, [-1, 32, 32, 1])

CNNを実行したいと思っているのですが畳み込み層、プーリング層を実行する際の具体的なデータの持ち方がイメージできておらず質問させていただきました。

よろしくお願いします。

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 質問欄のコードの内容

以下は計算グラフを構築しただけなので、この時点では指定したファイルから画像が読み込まれているわけではありません。
そのため、image.shape の値が (?, ?, 1) となっています。

import tensorflow as tf

# ファイルを読み込む。
png = tf.read_file('test.png')
print('png.dtype', png.dtype)  # png.dtype <dtype: 'string'>

# デコードする。バイト列 -> テンソル (W, H, C)
image = tf.image.decode_png(png, channels=1)
print('image.dtype', image.dtype)  # image.dtype <dtype: 'uint8'>
print('image.dtype', image.shape)  # image.dtype (?, ?, 1)

# テンソルの型を float 型にする。
image_float = tf.to_float(image)

(32, 32, 1) を (1, 32, 32, 1) とバッチ次元を追加しています。
image_float のテンソルは (32, 32, 1)、つまり、元の画像サイズが (32, 32) であればよいですが、そうでないなら、エラーになります。

image_reshape = tf.reshape(image_float, [-1, 32, 32, 1])

テンソルは sess.run() で計算を実行することで、numpy 配列として値を取得できます。

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  • 2018/10/14 19:28

    なるほど、printで「?」が出るのはそういうことだったんですね。
    ご回答ありがとうございました。

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