变分辨率的Tensorflow超分辨率

Question

我使用tensorflow来缩放图像的倍数为2。但是由于张量(批次大小、高度、宽度、通道)决定了分辨率，它只接受一种分辨率的图像进行推理和训练。

对于其他解决方案，我必须修改代码并对模型进行再培训。是否有可能使我的代码解析独立？理论上，图像的卷积是独立于分辨率的，我看不出为什么这是不可能的。

不过，我不知道如何在坦索弗洛做到这一点。有什么可以帮我的吗？

谢谢

Answer 1

好的，这就是我所做的：

输入和输出张量现在具有形状(批大小、无、无、通道)。

现在必须在网络之外调整培训图像的大小。

重要提醒:训练图像必须是相同的大小，因为他们是在批！一批图像必须具有相同的大小。当推断批大小为1时，大小并不重要。