如何在Keras或Tensorflow中對未定義的形狀應用卷積？

conv = Convolution2D(num_filters, ws, ws)(x)，由於施加

其中I具有x形狀是(1, ?, 10, 1)

我會見

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'int'

問題卷積權重矩陣在2D圖像共享參數的每個窗口上，至少對我而言，在不知道圖像的真實維度的情況下這是有效的。

2017-01-17 xxx222

您使用哪種圖像排序？ –

@MarcinMożejko張量流程訂單 – xxx222

@MarcinMożejko我可以移動一個窗口穿過形狀'（？，10）' – xxx222

如果你想處理您CNN任意大小的輸入定義第一層如下：

Convolution2D(num_filters, ws, ws, input_shape=(nb_channels, None, None))

注意，它需要更長的時間來培養具有可變輸入大小的網絡相比，固定。看到我的問題here。

2017-01-18 08:52:23

回答