我正在 Tensorflow 中训练一个具有可变批量大小的模型（输入：[None, 320, 240, 3]）。问题是在训练后量化期间我不能有任何动态输入，因此没有“无”，并且使用 edgetpu 编译器我不能有大于 1 的批量。
我目前的方法是再训练一个固定批次大小为 1 的 epoch。但这有点乏味。
是否可以将输入从 [None, 320, 240, 3] 更改为 [1, 320, 240, 3] 或 [320, 240, 3] 而无需再次训练？
我正在 Tensorflow 中训练一个具有可变批量大小的模型（输入：[None, 320, 240, 3]）。问题是在训练后量化期间我不能有任何动态输入，因此没有“无”，并且使用 edgetpu 编译器我不能有大于 1 的批量。
我目前的方法是再训练一个固定批次大小为 1 的 epoch。但这有点乏味。
是否可以将输入从 [None, 320, 240, 3] 更改为 [1, 320, 240, 3] 或 [320, 240, 3] 而无需再次训练？