有没有一种方法可以有效地矢量化图像上的张量流运算？

Question

Tensorflow有很多转换，可以应用于表示图像的3D张量（[高度、宽度、深度]），例如tf.image.rot90()或{}。在

我知道它们是用来和队列一起使用的，因此它们只对一个映像进行操作。在

但是，有没有一种方法可以将ops矢量化，将4D张量（[batch_size，height，width，depth]）转换成与op应用的图像沿着第一维相同大小的张量，而不使用tf.while_loop()显式地循环使用它们吗？在

（编辑：关于rot90()一个从numpyrot90获得的聪明的黑客可以做到：

rot90=tf.reverse(x,tf.convert_to_tensor((False,False,True,False)))
rot90=tf.transpose(rot90,([0,2,1,3])

编辑2:这个问题已经被回答了很多次（one example），如果你想要一个优化的版本，map_fn似乎是一个好办法。我已经看过了，但我忘了。我想这让这个问题重复了。。。在

但是对于随机操作或更复杂的操作，最好有一个通用方法来矢量化现有函数…）

Answer 1

试试^{}。在

processed_images = tf.map_fn(process_fn, images)