Conv3DTranspose使张量具有形状无

Question

Conv3DTranspose给出张量形状为[Dimension（None），Dimension（None），Dimension（None），Dimension（None），Dimension（32）]的张量，而我期望的是[Dimension（None），Dimension（80） ，维度（80），维度（64），维度（32）]。这会在我的代码中的其他地方引起问题。

您有解决办法吗？

import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.layers import Conv3D, Conv3DTranspose

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 40, 40, 32, 1])
conv = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(X)
print(conv.shape.dims)
up = Conv3DTranspose(32, (2, 2, 2), strides=(2, 2, 2), padding='same')(conv)
print(up.shape.dims)