（None，None，1）输入在keras中如何工作？

Question

我正在使用一个需要迁移到PyTorch的keras深度学习模型进行项目。 该项目的目标是定位图像上的某些元素。为了训练它，我首先使用从图像中提取的补丁，然后推断完整图像。我读到，keras输入层的（None，None，1）输入形状是可能的，并且当前正在工作。但是，相同的训练系统似乎在pytorch中不起作用。因此我想知道（None，None，1）输入层在我开始对完整图像进行推断时是否在做特定的事情？

感谢您的回答

Answer 1

与link中的讨论一样，并引用fchollet的单词：

  

当然，   不一定总是有这样的自由尺寸（例如，   TensorFlow不可能具有可变长度序列，但是它是   与Theano）。

可以假定这是因为框架的体系结构。如您所说，它可能在 keras 中被接受，但在 PyTorch 中不被接受。