我正在使用tflearn来建模CNN。 但是，我的数据在每个输入中具有不同的行数（但列数相同）。 例如，我有100个输入。 第一个输入的尺寸是4 * 9，但第二个和第三个的尺寸是1 * 9。 我不确定如何使用input_data（）来提供和整形数据。
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首先，您必须知道您的训练样本究竟是什么。我不确定＆＃34;输入＆＃34; 是什么意思，一个输入是否意味着一个样本？或者输入中的一行是否意味着一个样本？
如果一个输入意味着一个样本，那么您遇到了一些麻烦，因为几乎所有CNN（以及几乎所有其他机器学习算法）都需要形状的数据的一致性。鉴于某些样本的数据比其他样本更多，它可能是一种解决方案，可以裁掉有更多数据的额外数据，或者只是忽略行数较少的数据（以便最大化您使用的数据）。更复杂的方法是在一些具有更多行（和相同行数）的样本上运行PCA，然后在可能的情况下仅使用所有样本的主成分。
如果一行意味着一个样本，您可以将所有数据合并到一个大块中并以通常的方式处理它。你懂了。