Python CNN中的尺寸误差

我正在尝试创建一个CNN来区分猫和狗 我从卡格尔那里得到的数据 在压平图层后，我面临错误

模型参数如下：

IMG_SIZE=55
过滤器尺寸=5；
_过滤器的数量1=16；
_过滤器的数量2=32；
_过滤器中的_数量3=64；
类别=2
x=tf.placeholder（tf.float32，[None，IMG\u SIZE，IMG\u SIZE，1]）
y=tf.placeholder（tf.float32，[无，类]）
w1=重量（[过滤器大小，过滤器大小，1，过滤器数量1]）
w2=权重（[过滤器大小、过滤器大小、过滤器数量1、过滤器数量2]）
w3=权重（[过滤器大小、过滤器大小、过滤器数量2、过滤器数量3]）
wfc=权重（[过滤器3625的数量]）-错误
w_0=权重（[625，类]）

对于Fc层，您需要将

权重

第一个维度与输入的最后一个维度相匹配，在这种情况下，其

1024

no_filters_in = 1024
wfc=weights([no_filters_in, no_of_filters3])

---

您需要考虑要素贴图的大小。假设第3层的形状是（4,4，没有过滤器3），其中4x4是特征图的大小。然后fc_层的形状为（_过滤器的4x4xno_3，1）。当执行“tf.matmul（fc_层，w4）”时，w4的正确形状应该是（4x4xno_的_过滤器3625）

你为什么把世界粮食理事会定为625？放置过滤器时，图像大小会发生变化。这种变化与滤波器的尺寸成正比。因此，您需要进行相关计算以获得正确的重量尺寸。@Beta您能解释一下计算方法吗？检查此[。它给出了根据过滤器规格计算尺寸的公式。先生，未找到其显示文件