【发布时间】：2017-02-20 22:58:34
【问题描述】：
Keras 将 numpy 数组作为训练数据的输入，但是可以创建可以采用可变输入大小的模型。我想知道是否有一种方法可以将各种尺寸的图像合并到模型的训练数据中。
【问题讨论】：
标签： python machine-learning tensorflow deep-learning keras
【发布时间】：2017-02-20 22:58:34
【问题描述】：
您不能提供可变大小的图像来在 Keras 中训练模型。根据 Keras API，Input 层函数如下所示。
Input(shape=(3,None,None))
其中，3 表示 RGB 图像的通道数。但是你必须清楚地告诉 Keras，训练图像的宽度和高度是多少。因此，Keras 无法处理可变长度的图像。
因此，您必须先将图像转换为特定尺寸，然后使用 Keras 训练模型。
【讨论】：
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这在使用 Theano 后端时是正确的，但在使用 Tensorflow 后端时，形状必须是：shape=(None, None, 3)