Tensorflow系列之tf.nn.conv2d_transpose中的output_shape

在 conv2d_transpose() 中，有一个参数，叫 output_shape， 如果对它传入一个 int list 的话，那么在运行的过程中，output_shape 将无法改变（传入int list已经可以满足大部分应用的需要），但是如何更灵活的控制 output_shape 呢？

• 传入 tensor

# 可以用 placeholder
outputs_shape = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[4])
deconv1 = tf.nn.conv2d_transpose(conv1, filter=de_weight, output_shape=output_shape,
                                 strides=[1, 3, 3, 1], padding='SAME')

# 可以用 inputs 的shape，但是有点改变
inputs_shape = tf.shape(inputs)
outputs_shape = [inputs_shape[0], inputs_shape[1], inputs_shape[2], some_value]
deconv1 = tf.nn.conv2d_transpose(conv1, filter=de_weight, output_shape=outputs_shape,
                                 strides=[1, 3, 3, 1], padding='SAME')