Python Tensorflow值错误：必须完全定义所有形状：[TensorShape（[尺寸（无）、尺寸（无）、尺寸（3）]）、TensorShape（[]）

我想使用批处理从文件夹中读取图像。但解码后，当我使用

tf.train.batch

时，可能会出现一些问题。下面是代码

def get_batch(image, label, batch_size, capacity):

image = tf.cast(image, tf.string)
label = tf.cast(label, tf.int32)

input_queue = tf.train.slice_input_producer([image, label])

label = input_queue[1]
image_contents = tf.read_file(input_queue[0])
image = tf.image.decode_jpeg(image_contents, channels=3)
image = tf.image.per_image_whitening(image) 

image_batch, label_batch = tf.train.batch([image, label],
                                            batch_size = batch_size,
                                            num_threads = 8, 
                                            capacity = capacity)

label_batch = tf.reshape(label_batch, [batch_size])
image_batch = tf.cast(image_batch, tf.float32)

return image_batch, label_batch

错误是我没有定义一些张量形状。我不知道怎么做。也许我没有用正确的方式使用解码。下面是错误

Traceback (most recent call last):
  File "input_data.py", line 118, in <module>
    image_batch, label_batch = get_batch(image_list, label_list, BATCH_SIZE, CAPACITY)
  File "input_data.py", line 90, in get_batch
    capacity = capacity)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/input.py", line 538, in batch
    capacity=capacity, dtypes=types, shapes=shapes, shared_name=shared_name)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/data_flow_ops.py", line 453, in __init__
    shapes = _as_shape_list(shapes, dtypes)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/data_flow_ops.py", line 71, in _as_shape_list
    raise ValueError("All shapes must be fully defined: %s" % shapes)
ValueError: All shapes must be fully defined: [TensorShape([Dimension(None), Dimension(None), Dimension(3)]), TensorShape([])]

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“input_data.py”，第118行，在
image\u batch，label\u batch=get\u batch（image\u list，label\u list，batch\u SIZE，CAPACITY）
文件“input_data.py”，第90行，在get_批处理中
容量=容量）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/input.py”，第538行，分批
容量=容量，数据类型=类型，形状=形状，共享名称=共享名称）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/ops/data\u flow\u ops.py”，第453行，在__
形状=_as_shape_列表（形状、数据类型）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/data\u-flow\u-ops.py”，第71行，在形状列表中
raise VALUERROR（“必须完全定义所有形状：%s”%shapes）
ValueError:必须完全定义所有形状：[拉伸形状（[尺寸（无）、尺寸（无）、尺寸（3）]）、拉伸形状（[]）]

要批处理的数据必须具有预定义的形状，在您的情况下，tensor

image

没有，您需要使用

image.set\u shape

或

tf.image.resize\u images

指定形状。非常感谢。