InvalidArgumentError: ConcatOp : Dimensions of inputs should match: shape[0] = [1,136,240,64] vs. shape[1] = [1,135,240,64]
初始输入图片大小为1600*1200,设置的输入网络的最大测试图片大小为1600*1200相当于scale =1 ，运行没有问题。之后输入图片大小为1920*1080，测试图片大小为1920*1080，运行报错：InvalidArgumentError: ConcatOp : Dimensions of inputs should match: shape[0] = [1,136,240,64] vs. shape[1] = [1,135,240,64]
更改最大测试图片大小为1600*960，运行成功.
初步分析可能1920*1080 进一步scale后得到270*480，在same pading 和特定的卷积参数下会出现问题，270除以2后得到奇数，进一步卷积可能遇到除法向上取整的问题，尽量将输入网络的最大测试图片取为8,16 36,64这样的倍数。
之后深入研究整个卷积结构再做分析。
InvalidArgumentError: ConcatOp : Dimensions of inputs should match: shape[0] = [1,136,240,64] vs. shape[1] = [1,135,240,64]的更多相关文章
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