我想在可变输入形状上训练3D uNet的keras实现。为此，我将输入形状更改为（None，None，None，1），这应该是处理变量输入的正确方法。在model.fit（X，y）中，我应该输入形状（260，无，无，无，1）。但是我不知道如何创建这样的形状。我尝试了一下，但是最终却变成了（260，1）形状。
我的原始输入包含260个不同大小的3D体积。是否有人遇到相同问题或有解决此问题的方法？
我的图像以形状为（260，）的numpy数组显示。如果查看单个图像的形状，则images [0]：我的形状为（24、53、64）。但是，每张图像的确切大小有所不同。