在 FCN、segnet 等 TensorFlow 编码器-解码器模型中，如何给出任意输入大小？

Question

对于 tensorflow 中的图像语义分割模型，我需要为 FCN 或 segnet 模型提供可变大小的输入。所以我使用了占位符：

self.input= tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,None,None,3),name='')

在一个encoder-decoder模型中，我需要在maxpooling之后unpool，代码如下：

#upsample fuction used in decoder
def _upsample_along_axis(volume, axis, stride, mode='COPY'):
    shape = volume.get_shape().as_list()
    assert 0 <= axis < len(shape)
    target_shape = shape[:]
    target_shape[axis] *= stride
    padding = tf.zeros(shape, dtype=volume.dtype) if mode == 'ZEROS' else volume
    parts = [volume] + [padding for _ in range(stride - 1)]
    volume = tf.concat(parts, min(axis+1, len(shape)-1))
    target_shape = np.array(target_shape)
    target_shape[0] = -1
    volume = tf.reshape(volume, target_shape)

    return volume

现在 target_shape[axis] 不存在，所以target_shape[axis] *= stride 将引发错误： 类型错误：* 不支持的操作数类型：'NoneType' 和 'int'

那么encoder-decoder模型的输入可以是可变的吗？

Answer 1

Tensor 的get_shape 函数返回推断的形状，对于动态尺寸推断的形状是None。 TensorFlow 中有一个函数可以返回动态形状：tf.shape。

此函数返回将计算为形状实际值的张量。

还有两个函数可能对您的案例有用：tf.pad 和 tf.tile。