连接字符串和 tf.string 以获得路径

Question

我正在使用 tensorflow.Data API 处理一个 csv 文件。 csv 中的一个特征是图像名称。为了加载图像，我需要构建一个将基本文件夹与图像名称相结合的路径。但是，由于图像名称是一个张量，而基础文件夹是一个字符串，我不能用 os.path.join 加入它们。我包括下面的代码。

def process_csv_data(folder_path, image_dimensions):
    width, height, channels = image_dimensions
    def map_function(raw_data):
        image_path = os.path.join(folder_path,raw_data['image_name'].numpy().decode('utf-8'))
        image = tf.io.read_file(image_path)
        image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=channels)
        image = tf.image.resize(image, [width, height])
        image /= 255.0  # normalize to [0,1] range
        return image
    return map_function

前一个函数使用如下：

    raw_csv_dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
        csv_path,
        batch_size=1,
        column_names=CSV_COLUMNS,
        shuffle=False)

    dataset = raw_csv_dataset.map(
         process_csv_data(folder_path, image_dimensions, mode),
         num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

上面的代码产生了这个错误：

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'

我尝试了几种方法都没有成功，比如将文件夹名称转换为张量并使用 tf.strings.join，或者将 tf.string 转换为标准 python string .那么，什么是正确的方法呢？

我正在使用 tensorflow 2.0

Answer 1

只需将字符串与 +:

连接起来

image_path = folder_path + os.sep + raw_data['image_name']

如果您确实需要路径分隔符（以防它未包含在 folder_path 中）并且不想明确使用 / 或 \，请使用 os.sep .

连接字符串和 tf.string 以获得路径

Joining string and tf.string to get a path

python

tensorflow

tensorflow2.0