Python 在Keras中是否可能有宽度和高度为32x32的输入_形状？

我使用Python，Keras和Tensorflow作为后端，我希望为我的模型使用尽可能小的输入图像
VGG19应用程序表示，它可以用于宽度和高度。几周前，Keras网站上的最小值为48。我用它与48没有问题。现在，我想试试32，但我做不到，因为我得到：

ValueError: Input size must be at least 48x48; got `input_shape=(32, 32, 3)`

我提到我将Keras更新到了2.2.2版本，还删除了我为VGG19准备的权重模型文件（从

~/.Keras/models/

）。如果我将input_形状设置为（48，48，3），它会再次下载模型，否则会出现上面提到的错误

简而言之，我的代码只想加载经过预训练的模型：

vgg_conv = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(32, 32, 3)) 

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任何可以遵循的想法都是值得赞赏的。

VGG使用最大池，因此它必须具有特定的输入大小，否则到最后一层时，您将没有像素。您的意思是，特定的输入大小应该至少为48，而不是低至32？我刚从Keras文档中获取了这个32的值。您可以通过创建一个没有或有更少池（下采样）层的新模型来绕过这个限制，并将预训练权重复制到您的新模型中。@user36624:谢谢，这是一个很好的解决方法。@Denninger:“input_shape：可选的形状元组，仅在include_top为False时指定（否则输入形状必须为（224、224、3）（使用“channels_last”数据格式）或（3、224、224）（使用“channels_first”数据格式）。它应该正好有3个输入通道，宽度和高度不应小于32。”