回答編集履歴
2
d
answer
CHANGED
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@@ -45,4 +45,24 @@
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45
45
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入力
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46
46
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47
47
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48
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-
出力
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48
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+
出力
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49
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+
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50
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+
## 追記
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+
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52
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+
次元は変わらないですが、crop しているので、形状は変わります。
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+
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+
```python
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55
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+
import tensorflow as tf
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+
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+
h, w = 1000, 1000
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58
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+
input_tensor = tf.placeholder(tf.uint8, [None, h, w, 3])
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59
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+
output = tf.map_fn(lambda img: tf.random_crop(img, [500, 500, 3]), input_tensor)
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60
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+
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61
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+
print(input_tensor.shape)
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62
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+
print(output.shape)
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+
```
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64
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+
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65
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+
```
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66
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+
(?, 1000, 1000, 3)
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67
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+
(?, 500, 500, 3)
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68
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+
```
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1
d
answer
CHANGED
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@@ -5,7 +5,7 @@
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5
5
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Python の map() 関数同様に以下のように使います。
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6
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7
7
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```python
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-
tf.map_fn(lambda img: tf.random_crop(img, [500, 500, 3])
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8
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+
tf.map_fn(lambda img: tf.random_crop(img, [500, 500, 3]), input_tensor)
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9
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```
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10
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11
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## サンプルコード
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