我使用tensorflow将图像缩放2倍。但由于张量（批量大小，高度，宽度，通道）决定了分辨率，因此只接受一种分辨率的图像进行推理和训练。
对于其他分辨率，我必须修改代码并重新训练模型。是否可以使我的代码分辨率独立？理论上，图像的卷积是独立于分辨率的，我不明白为什么这是不可能的。
我不知道如何在tensorflow中这样做。有没有什么可以帮我解决这个问题？
由于
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好的，这就是我所做的：
输入和输出张量现在具有形状（batchsize，None，None，channels）
现在，训练图像必须在网络外调整大小。
重要提示：培训图像必须分批，因为它们是分批的！一批中的图像必须具有相同的大小。当推断批量大小为1时，大小无关紧要。