Python 3.x Tensorflow：如何将float32转换为uint8

代码如下：

import tensorflow as tf

raw_data = tf.gfile.FastGFile("0.png", "rb").read()
image = tf.image.decode_png(raw_data)
image = tf.image.resize_images(image, [28, 28], 0)

with tf.Session() as sess:
    print(image)

    tf.cast(image, tf.uint8)
    print(image)

    tf.bitcast(tf.cast(image, dtype=tf.int8), tf.uint8)
    print(image)

Tensor("resize_images/Squeeze:0", shape=(28, 28, ?), dtype=float32)
Tensor("resize_images/Squeeze:0", shape=(28, 28, ?), dtype=float32)
Tensor("resize_images/Squeeze:0", shape=(28, 28, ?), dtype=float32)

输出：

import tensorflow as tf

raw_data = tf.gfile.FastGFile("0.png", "rb").read()
image = tf.image.decode_png(raw_data)
image = tf.image.resize_images(image, [28, 28], 0)

with tf.Session() as sess:
    print(image)

    tf.cast(image, tf.uint8)
    print(image)

    tf.bitcast(tf.cast(image, dtype=tf.int8), tf.uint8)
    print(image)

Tensor("resize_images/Squeeze:0", shape=(28, 28, ?), dtype=float32)
Tensor("resize_images/Squeeze:0", shape=(28, 28, ?), dtype=float32)
Tensor("resize_images/Squeeze:0", shape=(28, 28, ?), dtype=float32)

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我想知道为什么我不能将float32转换为uint8，以及如何更正代码。

tf.cast不能就地转换数据；它返回新数据，您必须将其分配给变量或直接使用它

with tf.Session() as sess:
    print(image)

    image2 = tf.cast(image, tf.uint8)
    print(image2)

    image3 = tf.bitcast(tf.cast(image, dtype=tf.int8), tf.uint8)
    print(image3)

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您似乎没有在会话中运行代码。例如，在尝试打印图像时，必须使用print（sess.run（image））。这同样适用于其他tf操作。