我只是使用 TensorFlow 计算形状为 [16,96,96,1] 的张量 A 的 Sobel Edge 映射（16 是批量大小，96 是图像块大小，1 是通道数（仅在这里考虑亮度通道））。
我发现在 TensorFlow 中有一个名为 'tf.image.sobel_edges' 的函数，它可以返回每个通道的边缘图。对于这个函数，它返回形状为 [16,96,96,1,2] 的张量。我不明白最后2维的含义.....我的理解是边缘图应该是一个二值图像，所以输出应该是[16,96,96,1]，但是这个的输出函数是[16,96,96,1,2]......如果我只想获取图像的边缘能量，我怎么能从这个函数的输出中得到呢？
你能解释一下吗？提前致谢！