Question

我正在尝试为Tensorflow构建新的卷积函数，该函数使用Multi Processing进行更快的计算。我是Tensorflow的新手，所以我不明白要使我的函数与现有代码一起使用，我到底需要做什么。

这是现有的Tensorflow代码：

def conv2d(x,W):
    print("Applying convolution...")
    #res = tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')   #This is the original function which is used.
    res = myconv.myconv(x)    #This is my function which I want to use for convolution operation
    return res

我设计的函数的代码如下：

def myconv(img):
print("Inside myconv...")
processes_list = []

p1 = multiprocessing.Process(target=task1, args=(img,))
p2 = multiprocessing.Process(target=task2, args=(img,))
p3 = multiprocessing.Process(target=task3, args=(img,))
p4 = multiprocessing.Process(target=task4, args=(img,))
p5 = multiprocessing.Process(target=task5, args=(img,))

processes = []
processes.append(p1)
processes.append(p2)
processes.append(p3)
processes.append(p4)
processes.append(p5)

processes_list.append(processes)

p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
p5.start()
active = len(multiprocessing.active_children())

count_proc = 0
for i in range(0, len(processes_list)):
    obj = processes_list[i]
    for j in range(0, len(obj)):
        processes_list[i][j].join()
        count_proc += 1

op_list=[]
temp="/home/piyushraut/PycharmProjects/Tensorflow Env/Intermediate/task"
for i in range(1,6):
    fname=temp+str(i)+".jpg"
    #print(fname)
    op_list.append(cv2.imread(fname,0))

print(op_list)
return op_list

但是当我尝试同时运行这些代码时，出现以下错误：

回溯（最近通话最近）：
文件 “ / home / piyushraut / PycharmProjects / Tensorflow Env / mnist_cnn.py”，行 74，在
train_cnn(x)   File "/home/piyushraut/PycharmProjects/Tensorflow Env/mnist_cnn.py", line 53, in train_cnn

prediction = cnn(x)   File "/home/piyushraut/PycharmProjects/Tensorflow Env/mnist_cnn.py", line
39，在cnn中 conv1 = tf.nn.relu（conv2d（x，weights ['W_conv1']）+ biases ['b_conv1']）

文件

“ / home / piyushraut / .local / lib / python3.5 / site-packages / tensorflow / python / ops / variables.py”，   _run_op中的第856行       返回getattr（ops.Tensor，operator）（a._AsTensor（），* args）
  文件“ /home/piyushraut/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py”，   r_binary_op_wrapper中的第893行       x = ops.convert_to_tensor（x，dtype = y.dtype.base_dtype，name =“ x”）
  文件   “ /home/piyushraut/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，   第1050行，在convert_to_tensor中       as_ref = False）
  文件“ /home/piyushraut/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，   第1146行，位于internal_convert_to_tensor中       ret = conversion_func（值，dtype = dtype，名称=名称，as_ref = as_ref）
  文件   “ /home/piyushraut/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py”，   _constant_tensor_conversion_function中的第229行       返回常量（v，dtype = dtype，name = name）
  文件“ /home/piyushraut/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py”，   第208行，常数       值，dtype = dtype，shape = shape，verify_shape = verify_shape））
  文件“ /home/piyushraut/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py”，   make_tensor_proto中的第442行       _AssertCompatible（values，dtype）
  文件“ /home/piyushraut/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py”，   _AssertCompatible中的第353行       （dtype.name，repr（不匹配），类型（不匹配）。名称）。）TypeError：预期为float32，得到了数组（[[0，0，0，...，0，0，0 ]，          [0，0，0，...，0，0，0]，          [0，0，0，...，0，0，0]，          ...，          [0，0，0，...，0，0，0]，          [0，0，0，...，0，0，0]，          代替[0，0，0，...，0，0，0]]，dtype = uint8）的类型为'ndarray'。

我是Tensorflow的新手，所以我无法理解这里到底是什么问题。有人可以帮我解决这个问题吗？

在现有的Tensorflow代码中添加自制的conv2d函数

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