我在TensorFlow实施了Full-Convolution Network。它使用了encdedder-decoder结构。
在训练时，我总是使用相同的图像大小（224x224，使用随机裁剪），一切都很好。
在干扰阶段，我想一次预测一张图像，因为我想使用全图像（不是弯曲的）。例如，此类图像的大小为[406,256]。这是问题所在。
在编码器 - 解码器架构中，我添加了两个测试器(z = x + y)。训练时，张量匹配的大小。在预测单张图片时，尺寸不匹配（张量大小：[1,47,47,64]与[1,46,46,64]）。我认为这是因为在Conv和Pool层进行了一些舍入。
我的架构应该更改为我想要的任何图像尺寸？我应该更改舍入参数吗？或者添加“裁剪”张量？
链接到架构的实现： https://gist.github.com/melgor/0e43cadf742fe3336148ab64dd63138f （问题发生在第166行）