Python 无轴Tensorflow中的串联张量

我将两个张量x和y与形状（64,64,1）和（无，64,64,8）连接起来

我收到了这个错误信息

ValueError:A

连接

层需要输入匹配的形状，concat轴除外。获取输入形状：[（64，64，1），（无，64，64，8）]

请

x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
#the shape of x is (None, 64, 64, 8)

#y is random generated bits tensor
y = tf.convert_to_tensor(np.random.choice([0, 1],(64,64,1)).astype(np.float32()))
z = Concatenate()([x,y],axis=0)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(z)

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这个错误实际上相当清楚地说明了什么是错误的。代码中有两个错误，它们与形状中的“无”值无关

• 第一个形状只有三个维度，而后者有四个维度。通过重塑其形状并在轴=0处添加1尺寸标注来修复此问题

• 更麻烦的是第二个错误。最后的尺寸标注也不匹配。1不是8

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通过生成一个具有正确形状的随机张量（1,64,64,8）（虽然我不完全确定它应该完成什么？）可以很容易地解决这两个问题。

谢谢，但我将它改为y=tf。将_转换为_张量（np.random.choice（[0,1]，（1,64,64,8））。astype（np.float32（））z=Concatenate（）（[x，y]，axis=0）结果是。

串联

层要求输入具有匹配形状，但concat轴除外。获取输入形状：[（无，64，64，8），（1，64，64，8）]您确定没有更改任何其他内容吗？确保轴仍为0！是的，我肯定。我试着用tf.concat（）代替