Python 我想使用matplotlib显示由tensorflow 2.0转换的灰度图形

我是TensorFlow 2.0的新手，加载一个图形后，我想绘制由TensorFlow转换的灰度图形，不幸的是出现了一个错误

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

im = tf.io.read_file('/home/1.png')
image = tf.image.decode_png(im)
image_gray = tf.image.rgb_to_grayscale(image)

plt.figure()
plt.imshow(image_gray)

然后错误弹出：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
imshow中的文件“/home/zhongl/miniconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site packages/matplotlib/pyplot.py”，第2677行
没有其他{}，**kwargs）
文件“/home/zhongl/miniconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site packages/matplotlib/__init__.py”，第1599行，在内部
return func（ax，*map（sanitize_序列，args），**kwargs）
文件“/home/zhongl/miniconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site packages/matplotlib/cbook/deprecation.py”，第369行，在包装器中
返回函数（*args，**kwargs）
文件“/home/zhongl/miniconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site packages/matplotlib/cbook/deprecation.py”，第369行，在包装器中
返回函数（*args，**kwargs）
文件“/home/zhongl/miniconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site packages/matplotlib/axes/_axes.py”，第5679行，在imshow中
im.set_数据（X）
set_数据中的文件“/home/zhongl/miniconda3/envs/tf2/lib/python3.7/site packages/matplotlib/image.py”，第690行
.格式（自身形状））
TypeError:图像数据的形状（321、327、1）无效

但毫无疑问，原来的形象已经改变了

plt.figure()
plt.imshow(image)
plt.show()

---

错误消息的重要部分是：

TypeError:图像数据的形状（321、327、1）无效

显然，TensorFlow以这种方式存储转换后的图像：

输出的最后一个维度的大小为1，包含像素的灰度值

尽管如此，Matplotlib无法以这种方式处理灰度图像的数据，但需要类似于

（321327）

的形状，即没有一维数据

由于您在这里处理的是NumPy数组，因此可以使用NumPy的方法来消除额外的维度：

将tensorflow导入为tf
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
im=tf.io.read_文件（'/home/1.png'）
image=tf.image.decode\u png（im）
image_gray=tf.image.rgb_to_grayscale（image.squence（））#