Python 连接string和tf.string以获取路径

我正在使用

tensorflow.Data

API处理csv文件。csv中的一个功能是图像名称。为了加载图像，我需要构建一个将基本文件夹与图像名称相结合的路径。但是，由于图像名称是张量，基本文件夹是字符串，因此我无法使用os.path.join将它们连接起来。我包括下面的代码

def process_csv_data(folder_path, image_dimensions):
    width, height, channels = image_dimensions
    def map_function(raw_data):
        image_path = os.path.join(folder_path,raw_data['image_name'].numpy().decode('utf-8'))
        image = tf.io.read_file(image_path)
        image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=channels)
        image = tf.image.resize(image, [width, height])
        image /= 255.0  # normalize to [0,1] range
        return image
    return map_function

前一个功能的使用方式如下：

    raw_csv_dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
        csv_path,
        batch_size=1,
        column_names=CSV_COLUMNS,
        shuffle=False)

    dataset = raw_csv_dataset.map(
         process_csv_data(folder_path, image_dimensions, mode),
         num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

上面的代码会产生以下错误：

AttributeError:“Tensor”对象没有属性“numpy”

我尝试了几种方法但没有成功，比如将文件夹名称转换为张量并使用

tf.strings.join

，或者将

tf.string

转换为标准python

string

。那么，什么才是正确的方法呢

---

我使用的是tensorflow 2.0

只需将字符串与

+

连接起来：

image_path = folder_path + os.sep + raw_data['image_name']

---

如果确实需要路径分隔符（如果它未包含在

文件夹\u path

），并且不希望显式使用

/

或

\

，从而导致另一个错误，请使用该分隔符：

ValueError:Shape必须是秩0，但对于输入形状为[1]的“ReadFile”（op:'ReadFile'），它是秩1

第行

image=tf.io.read\u文件（image\u路径）

@magomar这是另一个不相关的错误

raw_data['image_name']

应该是一个“标量”字符串（不是字符串数组），否则不能传递到

read_file

。这取决于数据本身（映射函数在原始数据中接收的内容）。如果它是一个带有单个字符串的数组（例如，

['my_file.csv']

），您可以使用

image=tf.io.read_file（tf.squese（image_path））

对其进行修复。原始数据是一个有序字典，其中“image_name”是一个功能（csv中的一列）。无论如何，我用

tf.reformate（image\u path，[]）

修复了这个错误，在本例中它相当于tf.squence。到目前为止，问题已经解决了，谢谢。