2D卷积层输出作为3D卷积的输入

时间:2018-12-05 02:10:16

标签: python tensorflow

我想设计一个用于图像超分辨率的网络。我想应用第一层的2D卷积来生成64个特征图。现在,在这64个特征图上,我想应用3D卷积。问题是在运行时将张量从4维重塑为5维。任何人都可以帮助我如何在运行时将2D张量重塑为3D张量。 ?? CNN如图所示。 see it working here

这是我的代码。

db.getCollection('<YourCol>').aggregate([{
    $addFields: {
      dateFixed: {
        $cond: {
          if: { $eq: [{ $strLenCP: "$date"}, 4] },       // <-- "2011"
          then: { $concat: ["$date", "-01-01"] },
          else: {
            $cond: {
              if: { $eq: [{ $strLenCP: "$date" }, 7] },  // <-- "2011-01"
              then: { $concat: ["$date", "-01"] },
              else: "$date"                              // <-- "2011-01-01"
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      date: {
        $dateFromString: {
          dateString: 'dateFixed',
          format: '%Y-%m-%d'
        }
      }
    }
  }
])

预先感谢

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