Question

我正在尝试对具有高斯核的张量进行卷积。

我在this link之后创建了高斯核，并创建了形状为[11，11，3]的高斯核

我从目录中读取的图像如下：

// Set Selected Row
// If we need to scroll the selected row into view
// this would be a good place to set FirstDisplayedScrollingRowIndex
foreach (DataGridViewRow row in dataGridView1.Rows)
     if (row.Cells[KeyIndex].Value.ToString() == LastSelectedKey)
          row.Selected = true;

这将返回将填充RGB图像的[256、256、3]形状的张量

然后我尝试了这个：

file = tf.train.match_filenames_once("/imgs/*.png")
file_string = tf.train.string_input_producer(file)
image_reader = tf.WholeFileReader()
_, image_file = image_reader.read(file_string)
image = tf.subtract(tf.div(tf.image.resize_images(tf.image.decode_png(image_file, 3), [256, 256], 127.5), 1)

，我收到以下错误消息：

image_smoothed = tf.nn.convolution(image, gauss_kernel, padding='SAME')

我试图对图像和内核的尺寸进行重新排序，并在两者上添加额外的尺寸以解决批次尺寸问题，这些值我得到相同的错误：

内核[11，11，3]，图像[1，256，256，3]->错误：256！= 11

内核[1、11、11、3]，图像[1、256、256、3]->错误：3！= 11

内核[1、3、11、11]，图像[1、256、256、3]->错误：3！= 11

内核[3，11，11]，图像[1，256，256，3]->错误：256！= 11

内核[3，11，11]，图像[256，256，3]->错误：3！= 11

内核[11，11，3]，图像[3，256，256，1]->错误：256！= 11

内核[11，11，3]，图像[3，256，256]->错误：256！= 11

有人知道为什么不存在使卷积起作用的正确尺寸组合吗？

谢谢

输入通道的Tensorflow卷积数与过滤器的相应尺寸不匹配

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