Tensorflow有大量的变换，可以应用于表示图像（[高度，宽度，深度]）（例如tf.image.rot90()或tf.image.random_flip_left_right()）的3D张量。
我知道它们应与队列一起使用，因此它们只能在一个图像上运行。
但是，是否有一种方法可以对操作进行矢量化处理，以将4D张量（[batch_size，height，width，depth]）转换为相同大小的张量，而op则沿第一维以图像方式应用，而不用tf.while_loop()显式地遍历它们。
（编辑：关于rot90()从numpy rot90采取的聪明的黑客将做：
rot90=tf.reverse(x,tf.convert_to_tensor((False,False,True,False)))
rot90=tf.transpose(rot90,([0,2,1,3])
编辑2：事实证明，这个问题已经被回答了好几次了（one example），如果您想要优化的版本，似乎map_fn是解决之道。我已经看过了，但是忘记了。我想这使这个问题重复了...
但是对于随机操作或更复杂的操作，最好有一个通用方法来矢量化现有函数...）
python大神给出的解决方案
尝试tf.map_fn。
processed_images = tf.map_fn(process_fn, images)
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