进行预测时 conv2d_transpose 取决于 batch_size

我目前有一个在张量流中实现的神经网络，但我在训练后进行预测时遇到问题，因为我有 conv2d_transpose 操作，并且这些操作的形状取决于批量大小。我有一个需要 output_shape 作为参数的层：

def deconvLayer(input, filter_shape, output_shape, strides):
    W1_1 = weight_variable(filter_shape)

    output = tf.nn.conv2d_transpose(input, W1_1, output_shape, strides, padding="SAME")

    return output

这实际上用在我构建的一个更大的模型中，如下所示：

 conv3 = layers.convLayer(conv2['layer_output'], [3, 3, 64, 128], use_pool=False)

 conv4 = layers.deconvLayer(conv3['layer_output'],
                                    filter_shape=[2, 2, 64, 128],
                                    output_shape=[batch_size, 32, 40, 64],
                                    strides=[1, 2, 2, 1])

问题是，如果我使用经过训练的模型进行预测，我的测试数据必须具有相同的批量大小，否则我会收到以下错误。

tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: Conv2DBackpropInput: input and out_backprop must have the same batch size

有什么方法可以预测具有可变批量大小的输入吗？当我查看训练后的权重时，似乎没有任何东西取决于批量大小，所以我不明白为什么这会成为问题。

所以我发现了一个基于张量流问题论坛的解决方案https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/833 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/833.

在我的代码中

 conv4 = layers.deconvLayer(conv3['layer_output'],
                                    filter_shape=[2, 2, 64, 128],
                                    output_shape=[batch_size, 32, 40, 64],
                                    strides=[1, 2, 2, 1])

我在训练时传递给 deconvLayer 的输出形状是用预定的批量形状进行硬编码的。通过将其更改为以下内容：

def deconvLayer(input, filter_shape, output_shape, strides):
    W1_1 = weight_variable(filter_shape)

    dyn_input_shape = tf.shape(input)
    batch_size = dyn_input_shape[0]

    output_shape = tf.pack([batch_size, output_shape[1], output_shape[2], output_shape[3]])

    output = tf.nn.conv2d_transpose(input, W1_1, output_shape, strides, padding="SAME")

    return output

这允许在运行时动态推断形状，并且可以处理可变的批量大小。

运行代码，在传递任何批量大小的测试数据时，我不再收到此错误。我认为这是必要的，因为转置运算的形状推断目前并不像普通卷积运算那么简单。因此，在正常的卷积运算中，我们通常会使用 None 作为批量大小，但我们必须提供一个形状，并且由于这可能会根据输入而变化，因此我们必须努力动态确定它。