Tensorflow加载numpy数组-形状错误

因此，当我保存一个int16 numpy数组并重新加载它时，我得到了与预期相同的形状。在这种特殊情况下，形状为（335306306），尺寸为31368060

现在，我尝试将这些数组加载到tensorflow管道中，如下所示：

def loadFiles():
    imgPaths = glob.glob("*.npy") # List containing the one numpy array

    Q = tf.train.string_input_producer(imgPaths,num_epochs=10,shuffle=True)
    reader = tf.WholeFileReader()
    key, value = reader.read(Q)
    image_bytes = tf.decode_raw(value,tf.int16)
    return key, image_bytes

在我得到的课程中评估同一个例子

p,img = loadFiles()
 with tf.Session() as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
        tf.local_variables_initializer().run()
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord,sess=sess)
        im = img.eval()
        print(im.shape)

---

屈服（31368100，）与（31368060，）不同。出什么问题了？

只是猜测一下，但张量的前几个字节是吗？我想在

.npy

文件中只保存了一点头文件。绝对正确，有一个头文件。希望TFs WholeFileReader中有一个选项可以传递此信息。您能像中一样写出

.bin

文件吗？啊，是的，这会更有意义。只是猜测一下，但张量的前几个字节是吗？我想在

.npy

文件中只保存了一点头文件。绝对正确，有一个头文件。希望TFs WholeFileReader中有一个选项可以传递此消息。您能像中一样写出一个

.bin

文件吗？啊，是的，这会更有意义。