这是AND-TO-OND Ompimized Imagage Compression(我在这里运行的传感器1)的纪录片。 (该代码第15版)
github：https://github.com/tensorflow/compression
数据集中使用图像网验证集。
1. CUDA设备问题
解决方法
最后,在命令前加上CUDA_Visible_DEVICE。
或者在代码中加入
2. 参数范围错误(见问题3)
问题通常是由错误参数范围引起的。
tf.random_crop随机地将张量裁剪为给定的大小，以一致选择的偏移量将一个形状 size 部分从 value 中切出，需要的条件：value.shape >= size.
而这里真正剪切的图像 并没有前一个那么大。
这是我的方式(最友好的欢迎):
3. 层名称与层不符。
这个问题表明问题2无法以这种方式解决。 在预加工作物种植过程中,我们必须确保图像大小保持在256张不变。256, 因此您必须选择一个大于 256 的相片 。运行需要256张图像。
4. 8 00张照片被拍获,并往后排序。
