Python 对TensorFlow2中的图像应用仿射变换

我试图将仿射变换（表示为张量（batch_size，3，3））应用于TensorFlow 2中包含一批图像（batch_size，channels，height，width）的张量

通过使用

tfa.image.transform

（），可以对张量应用一般变换，但这需要将投影变换作为输入，而不是仿射变换。投影变换是表示变换的8维向量，而不是3 X 3矩阵。在Tensorflow 1中，通过使用

tf.contrib.image.matrix\u to\u flat\u变换

将仿射变换转换为射影变换，这很容易解决。但是，Tensorflow 2中不再提供此功能，而且据我所知，tfa中没有新功能可以替代此功能

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所以我的问题是：如果我有一个仿射变换的张量和一个包含一批图像的张量，我如何将变换应用于TensorFlow 2中的图像？

事实证明，TensorFlow 2中仍然存在必要的功能，但网站（）上的文档似乎不完整。该函数可用作：

tensorflow\u addons.image.transform\u ops.matrix\u to\u flat\u transforms