我可以在输入维度不固定的情况下使用 conv2d 吗？
can I use conv2d with input dimension not fixed?
我是 tensorflow 的新手，我有一个问题：我可以在我的 conv2d 中输入一个形状不固定的输入吗？
inputs.shape =(?, 1568)
当我训练我的神经网络时，我收到这条消息：
raise ValueError(f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' ValueError: Input 0 of layer "conv2d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=2. Full shape received: (Dimension(None), Dimension(1568))
我的 con2d 层是这样的：
x = Conv2D(32, (3,3), padding="same",input_shape=input_shape[1:])(inputs)
我使用 tf.expand_dims
解决了这个问题
我是 tensorflow 的新手，我有一个问题：我可以在我的 conv2d 中输入一个形状不固定的输入吗？
inputs.shape =(?, 1568)
当我训练我的神经网络时，我收到这条消息：
raise ValueError(f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' ValueError: Input 0 of layer "conv2d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=2. Full shape received: (Dimension(None), Dimension(1568))
我的 con2d 层是这样的：
x = Conv2D(32, (3,3), padding="same",input_shape=input_shape[1:])(inputs)
我使用 tf.expand_dims