在tensorflow 1中增加图像会导致返回一个张量

我想在不使用keras的情况下增强我的图像。我看到了那个网站：

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问题是我将和图像作为输入，但将张量作为输出（使用keras imagegenerator时并非如此）。我该怎么处理呢？在增加数据后，我希望返回相同类型的对象。

Tensorflow通过两种方式提供图像增强，一种是使用tf.keras预处理库，另一种是使用tf.image。 将以下示例代码用于tf.image执行图像增强

def augment(image_label, seed):
  image, label = image_label
  image, label = resize_and_rescale(image, label)
  image = tf.image.resize_with_crop_or_pad(image, IMG_SIZE + 6, IMG_SIZE + 6)
  # Make a new seed
  new_seed = tf.random.experimental.stateless_split(seed, num=1)[0, :]
  # Random crop back to the original size
  image = tf.image.stateless_random_crop(
      image, size=[IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3], seed=seed)
  # Random brightness
  image = tf.image.stateless_random_brightness(
      image, max_delta=0.5, seed=new_seed)
  image = tf.clip_by_value(image, 0, 1)
  return image, label

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按照教程获取信息。

在增强图像后，只需使用

tf.data.Dataset.from\u tensor\u slices（）

构建

tf.data.Dataset

对象。使用此对象训练模型。