Tensorflow-将python.framework.ops.Tensor转换为PNG图像

是否可以将

python.framework.ops.Tensor

转换为PNG图像

运算是：

张量（“layer_1/Tahn:0”，shape=（1，256，256，3），dtype=float32）

是

tf.image.encode_png(tf.cast((tf.reshape(..., [256, 256, 3]) + 1.) * 127.5), tf.uint8))

示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

data = tf.eye(256, batch_shape=[1])
bgr = tf.stack([data, data, data], axis = 3)
png = tf.image.encode_png(tf.cast((tf.reshape(bgr, [256, 256, 3]) + 1.) * 127.5, tf.uint8))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    png_data_ = sess.run(png)
    open("d:/temp.png", 'wb').write(png_data_)

---

使用此张量调用

sess.run（…）

，然后您将得到

np.ndarray

，您可以使用首选方法保存

np.ndarray

我收到一个错误：

失败的预处理错误（回溯请参见上文）：尝试使用未初始化的值生成器/解码器\u 1/deconv/过滤器

和

[[Node:generator/decoder\u 1/deconv/filter/read=Identity[T=DT\u FLOAT，\u class=[“loc:@generator/decoder\u 1/deconv/filter”]，\u device=“/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0”]（generator/deconcoder\deconv/filter）]

我得到了没有形状的张量。

张量（“generator/png:0”，shape=（），dtype=string）

示例添加到回答在sess.run（tf.global\u variables\u initializer（））中的代码冻结问题。。我使用CPU模式