Deep learning 对inception v3模型使用32*32*3图像大小
我试图在图像识别数据集上训练我的inception_v3模型。图像大小为32,32。由于《盗梦空间3》采用了299*299的输入形状，我被困在了这个阶段。获取“输入0与层初始值_v3不兼容：预期的形状=（无，299，299，3），找到的形状=（无，75，75，3） “当我尝试按预期调整图像大小时，最小值为75,75,3。如果输入大小从299299,3更改为32,32,3，我将得到以下错误“{node conv2d_867/conv2d}}=conv2d[T=DT_FLOAT，data_format=“NHWC”，dillations=[1,1,1,1,1]，explicit_paddings=[]，padding=“VALID”，strips=[1,2,2,1]，使用_gpu=true]（占位符，conv2d_867/conv2d/ReadVariableOp）“”带有输入形状：[？，1,1256]，[3,3256384]。我该怎么做才能继续Deep learning 对inception v3模型使用32*32*3图像大小,deep-learning,transfer-learning,image-classification,Deep Learning,Transfer Learning,Image Classification,我试图在图像识别数据集上训练我的inception_v3模型。图像大小为32,32。由于《盗梦空间3》采用了299*299的输入形状，我被困在了这个阶段。获取“输入0与层初始值_v3不兼容：预期的形状=（无，299，299，3），找到的形状=（无，75，75，3） “当我尝试按预期调整图像大小时，最小值为75,75,3。如果输入大小从299299,3更改为32,32,3，我将得到以下错误“{node conv2d_867/conv2d}}=conv2d[T=DT_FLOAT，data_forma