Tensorflow中不同高度和宽度的步幅

Question

我正在使用 Tensorflow 处理一维信号（形状为 (?, 5000, 1, 12)）并希望执行跨步操作。但是，当我尝试 tf.nn.conv2d(input_variable, W, strides=[1, stride, 1, 1], padding='SAME') 时，我得到一个 ValueError：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/common_shapes.pyc in conv2d_shape(op)
    207   if stride_r != stride_c:
    208     # TODO(shlens): Add support for this.
--> 209     raise ValueError("Current implementation only supports equal length "
    210                      "strides in the row and column dimensions.")
    211 

ValueError: Current implementation only supports equal length strides in the row and column dimensions.

对于当前实现的限制，是否有已知的解决方法，它只允许我进行水平跨步？

Answer 1

我们正在努力支持不同长度的步幅。