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当一个传递给 tf.train.batch 时，看起来元素的形状必须严格定义，否则它会提示 所有形状都必须完全定义 如果存在张量形状 Dimension(None)。那么，如何训练不同尺寸的图像呢？
最佳答案
您可以在 tf.train.batch 的参数中设置 dynamic_pad=True .
dynamic_pad: Boolean. Allow variable dimensions in input shapes. The given dimensions are padded upon dequeue so that tensors within a batch have the same shapes.
关于tensorflow:批量可变大小的图像，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45147525/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！