那时，我正在重写我们的神经网络图像升级服务代码库，使之为更大、更快的API和模型做好准备。当我们着手于图像生成（超分辨率、去模糊等）时，我们依赖一个典型的图像处理库，例如OpenCV或PIL。我总会怀疑使用Tensorflow的图像处理功能是否有效。从理论上看，他们应该更快。所以我决定坚持在本地执行Tensorflow图像处理和使用dataset.map构建数据集，以保证所有操作都在我的代码中。
我发现，不仅是我为超分辨率写的新代码不能够再现任何网络新技术，连四个月前写好的代码都不行。更奇怪的是，尽管没有达到预期目标，超分辨率本身的结果有时非常好，网络也正常工作。
最初看起来很小的错误导致了60天的奋斗和不眠之夜。我最初错误的想法很简单，我的网络定义或训练过程有问题。数据的预处理非常好，因为我获得了有意义的结果和对图像处理的视觉控制。我调整了所有我能找到的东西，使用Keras、Slim和原始Tensorflow，查找不同版本的Tensorflow和CUDA，以观察变化。我很惭愧地告诉你我最近的怀疑，其中涉及GPU内存和静态的缺陷。我正在调整感知损失和风格损失来寻找原因。每次迭代都需要几天时间来重新训练，才能获得有意义的数据。
昨天我在查看Tensorboard时找到了错误。几乎是潜意识觉得图像出了问题，我忽略了网络输出，并在Photoshop中叠加了目标图像和输入图像，这是我得到的：
这看起来很奇怪，它发生了一些移位。完全违背任何逻辑，这不可能是真的！我的代码很简单。读取图像、裁剪图像、调整图像大小，所有在Tensorflow中。
无论如何，RTFM有一个“角落对齐”参数。你想如何缩小图像尺寸而不是对齐？您可以！所以这个函数有一个存在已久的非常奇怪的行为——阅读这个线程。他们无法修复它，因为这会破坏大量旧代码和预先训练的网络。
该代码实际上将您的图像向左和向上移动一个像素。线程表明，甚至插值在TensorFlow中都会被破坏。这是Tensorflow中实际的缩小结果：
坚持使用Scipy / OpenCV / numpy / PIL，无论你喜欢哪种图像处理。第二个我改变了它，我的网络像魅力一样工作（实际上第二天，我看到了训练结果）。
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作者：Oleksandr Savsunenko
译者：Anchor C.，审校:虎说八道
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文文章