keras和tensorflow中的卷积层插值缩放

Question

我有一个卷积网络，出于实际目的，应该具有固定的输出目标形状（例如[无x 64 x 128 x 1]）。但是，在训练和体系结构搜索期间，我想使用不同的输入形状和体系结构进行测试，而不必在两者之间插入特殊的层（例如，从[无x 128 x 256 x 1]中进行2x2的最大池化）以匹配我的目标形状。

在某处是否存在像Keras一样的图像插值向下采样层实现？