我正在尝试研究pointnet ++，我想使用XYZ +普通数据来训练网络。对于数据，我使用Pointnet ++提供的“ modelnet40_normal_resampled”。
在“ python train.py --normal ”之后，它返回了一个错误：
ValueError：无法为张量u'Placeholder：0'输入形状为（（16,1024,3）'**的shape（16,1024,6）值。
我注意到在模型pointnet2_cls_ssg中，占位符为(*,*,3)，我将3更改为6，但是它没有用；并且我发现在模型pointnet2_part_seg中，占位符为(*,*,6)，因此我猜测--normal仅适用于细分，不适用于分类。所以我尝试了python train.py --normal --model pointnet2_part_seg，但是还有另一个错误：
get_loss（）恰好接受2个参数（给定3个）。
我还尝试将get_loss(pred, label)更改为get_loss(pred, label, end_points)，但这给了我另一个维度不一致的错误。
所以现在我不知道该怎么办，我真的是Deeplearning中的绿色手，感谢您的帮助！