尺寸必須相等，但對於輸入形狀為[2,2,2,1]，[1、2、1]的“ Conv2D”（操作：“ Conv2D”），尺寸應為1和2

Question

我正在嘗試通過此代碼學習Conv2d。

基於conv2d doc：

輸入的形狀= [批處理，in_height，in_width，in_channels]

過濾器的形狀= [filter_height，filter_width，in_channels，out_channels]

當我嘗試運行它時，它向我發送了錯誤消息。

#-*-coding:utf-8-*-

import tensorflow as tf

input_batch = tf.constant([
    [
        [[0.0], [1.0]],
        [[2.0], [3.0]]
    ],
    [
        [[2.0], [4.0]],
        [[6.0], [8.0]]
    ]
])

kernel = tf.constant([
    [
        [[1.0], [2.0]],
    ]
])

conv2d = tf.nn.conv2d(input_batch, kernel, strides=[1, 1, 1, 1],padding='SAME')

with tf.Session() as sess:
    sess.run(conv2d)

錯誤信息：

ValueError: Dimensions must be equal, but are 1 and 2 for 'Conv2D' (op: 'Conv2D') with input shapes: [2,2,2,1], [1,1,2,1].

Answer 1

正如您在輸入和過濾器的形狀中提到的in_channels ，兩種情況下的in_channels應該相同。 但是input的大小為[2, 2, 2, 1] in_channel [2, 2, 2, 1] ，過濾器的大小為[1, 1, 2, 1] in_channel [1, 1, 2, 1]並且在輸入中聲明的in_channel為1，但對於過濾器，其值為2。這就是錯誤的原因：

尺寸必須相等，但對於'Conv2D'（op：'Conv2D'）必須為1和2