我正在使用Keras 2.1.3和Tensorflow 1.4.0。
在我的模型中，我必须处理5维张量：[批，时间步，H，W，C]，因此我使用keras.layers.TimeDistributed(keras.layers.Deconv2D(64, kernel_size=3, stride=2, padding='same'))(x)来处理它。但是，尽管模型已成功构建，但是在训练开始时会引发以下问题：
InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：Conv2DSlowBackpropInput：input和out_backprop必须具有相同的批处理大小输入批处理：20outbackprop批处理：10 batch_dim：0
batch_size假定为2，时间步长为10，似乎在prop渐变时混淆了前两个轴。
我也尝试了Keras 2.2.0和Tensorflow 1.3.0，不幸的是，它仍然存在。 另外，由于我使用的是Keras，所以我认为批处理轴无法更改，因此某些解决方案可以在Tensorflow上使用，但不适用于Keras。