python - 在 tensorflow.js 中， reshape 张量的推荐方法是什么？

Question

我目前正致力于通过 tensorflow.js 在浏览器上运行经过 keras 训练的模型。在传递到我的模型之前，我必须将图像的大小减小到 48x48，因为我训练的所有数据都是那个大小。我已经开始使用以下方法将网络摄像头快照的大小减小到 48x48:

let imgclone = tf.image.resizeBilinear(imgmod, [48,48], true).toFloat(); 

这使我能够正确地绘制到 Canvas 上，并在较小的 Canvas 上获得实时缩小尺寸的网络摄像头流。然后我将快照传递给我的模型，我收到以下错误:

expected conv2d_1_input to have shape [null,48,48,1] but got array with shape [1,48,48,3].

所以我只是不确定在使用 tensorflow.js 时获取最终形状张量的正确方法。我确实尝试使用 tf.reshape(preprocedimg, [null, 48, 48, 1]) 但是当然这只是修改了形状并提供了一个错误，我的尺寸不匹配。

打算继续搜索谷歌，但我想我也会在这里发帖。如果您能提供任何信息，我们将不胜感激!

Answer 1

由于要得到形状为48,48,1的张量，可以使用tf.slice

  tensor.slice([0,0,0], [48, 48,1])