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我正在尝试对tf.nn.deconv2d()可变大小的一批数据使用操作。但是，看来我需要将output_shape参数设置如下：

tf.nn.deconv2d(x, filter, output_shape=[12, 24, 24, 5], strides=[1, 2, 2, 1],
               padding="SAME")

为什么tf.nn.deconv2d()要固定output_shape？有没有办法指定可变批次尺寸？如果输入批量大小发生变化会发生什么？

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NB tf.nn.deconv2d()将tf.nn.conv2d_transpose()在 TensorFlow 的下一个版本（0.7.0）中调用。

接受计算的output_shape参数作为其值，这使您能够指定动态形状。例如，假设您的输入定义如下：tf.nn.deconv2d()Tensor

# N.B. Other dimensions are chosen arbitrarily.
input = tf.placeholder(tf.float32, [None, 24, 24, 5])

...然后可以在运行时计算特定步骤的批量大小：

batch_size = tf.shape(input)[0]

有了这个值，你就可以构建使用的output_shape参数：tf.nn.deconv2d()tf.pack()

output_shape = tf.pack([batch_size, 24, 24, 5])

result = tf.nn.deconv2d(..., filter, output_shape=output_shape,
                        strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
于 2016-02-11T19:07:27.633 回答