我正在尝试编码具有张量形状的自动编码器（None，194，434，626，3）。问题是在maxpool尺寸变奇数后，下一个maxpool将其取整。使用上采样进行解码时，我无法使输出尺寸与输入尺寸相同。我认为在maxpooling之前填充可能会有所帮助，但是tf.pad不会影响张量。
x = Activation('relu')(x)
print(x.shape)
tf.pad(x, [[0,0],[0,1],[0,1],[0,1],[0,0]], "CONSTANT")
print(x.shape)
encoded = MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2), padding='same')(x)
print(x.shape)
（？，97，217，313，8）
（？，97，217，313，8）
（？，49，109，157，8）
我究竟做错了什么？解码中上采样的最佳方法是什么？
最佳答案
tf.pad无法正常运行。您需要分配结果。x = tf.pad(x, [[0,0],[0,1],[0,1],[0,1],[0,0]], "CONSTANT")
关于python - 如何在最大池之前填充要素 map ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56697471/