如何使用具有可变形状或尺寸的输入？

Question

我是TensorFlow的新手，我必须实现一个具有大量图像作为输入的模型。但是这些图像没有相同的尺寸，所以当我将它们转换为数组时，它们没有相同的尺寸。

我想知道如何在没有预定义形状的情况下声明权重。

W = tf.Variable(tf.zeros([?, ?]))

Answer 1

您无法在变量中提供图像。可能你需要的是一个占位符（一种变量，你可以用来在算法的某个点上提供数据）。有关更多信息，请参阅此链接：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/placeholder

但是在占位符的情况下，您必须指定尺寸。因此，我的建议是使用一些tecnique将所有图片调整为相同的尺寸（例如，填充，镜像，......）：当然，只有当您的特定问题允许时才这样做。

在某些情况下，您可以保留一些未指定的维度，例如，如果您要定义神经网络，则可以将batch_size保留为未定义

input = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 28, 28))

如果你要实现你的第一个神经网络，我强烈建议你看看这里。这是tensorflow最简单明了的指南，来自官方网站：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners值得一读:)