我正在尝试进行面部关键点回归。我成功创建了带有图像和标签编码的TFRecord文件（标签是面部kypoint）。

然后，我开始将数据（图像和关键点）加载到内存中（遵循dependency scope处的指南）。我想先批处理所有图像，然后按照该指南中的说明对图像进行解码。但是，这不起作用。如果我的理解是正确的，我只能在单个图像上使用tf.image.decode_image（），而不在批处理中使用。我的理解正确吗？如果是，我如何解码一批图像？

提前谢谢！

CC

代码如下：

Module A

这将引发以下ValueError：

ds = tf.data.TFRecordDataset(TFR_FILENAME)

ds = ds.repeat(EPOCHS)

ds = ds.shuffle(BUFFER_SIZE + BATCH_SIZE)

ds = ds.batch(BATCH_SIZE)

finally I tried to decode the image using tf.image.decode_image()

feature_description = {'height': tf.io.FixedLenFeature([],tf.int64),'width': tf.io.FixedLenFeature([],'depth': tf.io.FixedLenFeature([],'kpts': tf.io.FixedLenFeature([136],tf.float32),'image_raw': tf.io.FixedLenFeature([],tf.string),}

for record in ds.take(1):
    record = tf.io.parse_example(record,feature_description)
    decoded_image = tf.io.decode_image(record['image_raw'],dtype=tf.float32)