Входные каналы равны 6 по тензорному потоку

Question

Мне нужно объединить каналы RGB и YCRCB, как входные данные переобучения по тензорному потоку с моделью mobilenet_1.0_224.

Я изменил файл /tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py в фунц get_random_distorted_bottlenecks:

bottlenecks.append(bottleneck_values) 

ground_truths.append(ground_truth)

в

bottlenecks.append(bottleneck_values)
image = cv2.imread(image_path)
image_ycrcb = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
bottlenecks = np.dstack(bottlenecks, image_ycrcb)
ground_truths.append(ground_truth)

и функционал create_bottleneck_fileЯ вставляю:

image = cv2.imread(image_path)
image_ycrcb = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
bottlenecks = np.dstack(bottleneck_values, image_ycrcb)

до

bottleneck_string = ','.join(str(x) for x in bottleneck_values)
with open(bottleneck_path, 'w') as bottleneck_file:
  bottleneck_file.write(bottleneck_string)

Наконец, я изменил канал ввода "mobilenet" с 3 в 6,

Я думаю, что теперь канал ввода данных переобучения мобильной сети теперь равен 6. Я запускаю retrain.py, затем получил это:

InvalidArgumentError (см. Выше для отслеживания): каналы должны быть 0, 1, 3 или 4, получил 6
Узел: DecodeJpeg_1 = DecodeJpeg° Принимаемое_фракция =1, каналы =6, dct_method="", fancy_upscaling=true, соотношение =1, try_recover_truncated=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"§(_arg_DistortJPGInput_0_0)§§

Как я могу решить это? Это законно меняющий канал больше 4?