当我尝试在C++中加载训练好的网络时，在全连接层（FC-layer）上遇到了形状不匹配的错误。我在训练/测试阶段的输入层（仅在数据源和批次大小上有所不同，其他一些参数被省略）：

layer {    type: "ImageData"    image_data_param {        batch_size: 8        new_height: 256        new_width: 256    }    transform_param {        crop_size: 227    }}

部署时的输入层：

layer {    type: "Input"    input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 256 dim: 256 }}}

错误信息如下：

无法从层 ‘fc4’ 复制参数 0 的权重；形状不匹配。源参数形状为 8 26912 (215296)；目标参数形状为 8 32768 (262144)。

我找到了这个回答，但我的模型是自己训练和测试的。你能对此提供一些解释吗？

回答：

你在向网络输入不同大小的数据：在训练过程中，你将输入裁剪到227×227，而在测试过程中，你没有裁剪，保持图像为256×256。这就是你遇到错误的原因。