Tensorflow：带有tf.train.batch的批次标签

我有一段代码

la=[0,0,0,0,0,0,1,1,1,1]
onehot = tf.one_hot(la, depth=2)   #[[1,0],[1,0],[1,0],[1,0],[1,0],[1,0],[0,1],[0,1],[0,1],[0,1]]
image_batch,labels_batch=tf.train.batch([resized_image,onehot],batch_size=2,num_threads=1)

当我跑的时候

prints.run[tf.shapeimage\u batch，labels\u batch]

它一次批处理所有标签，如

[array([ 2, 50, 50,  3]), array([[[ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 0.,  1.],
    [ 0.,  1.],
    [ 0.,  1.],
    [ 0.,  1.]],

   [[ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 1.,  0.],
    [ 0.,  1.],
    [ 0.,  1.],
    [ 0.,  1.],
    [ 0.,  1.]]], dtype=float32)]

它应该输出如下内容

[array([ 2, 50, 50,  3]), array([[[ 1.,  0.],

   [[ 1.,  0.]]], dtype=float32)]

不是吗？由于批量大小为2，每次拍摄2张图像和相应的标签。 我是CNN和机器学习的新手。谢谢

根据tf.train.batch的Tensorflow文件

由于默认情况下enqueue_many=False且输入onehot的形状为[10,2]，因此此处的输出标签_batch shape变为[batch_size，10,2]

如果enqueue_many=True，则此处仅输出标签_batch将变为[batch_size，2]

---

希望这有帮助。

hii我得到了值错误：尺寸50和10不兼容。我调整大小的图像形状是[array[50，50，3]，一个热形状是[array[10，2].\uTF.train.batch的Tensorflow文档说，所有张量的成员在第一个尺寸中都应该具有相同的大小。我想，我必须重塑为[2,50,50,3]和[2,10,2]？你能解释一下吗。我想因为你有50个图像样本，只有10个标签，不是吗？不，我只有10个图像，每个形状[50,50,3]。有什么建议吗？你的意思是你的大小调整后的图像形状是[10,50,50,3]？不，是[50,50,3]，一个是[10,2]，我想[10,50,50,3]第一维是通道，然后是图像，标签=tf.train.batch[resized_image，onehot]，enqueue_many=True，batch_size=2，num_threads=1是否假设50和10作为通道？？？