我有以下代码

from tensorflow import kerasfrom keras import backend as Kpool_size = (2,2,2)strides = (2,2,2)yt = K.zeros(shape=(10,10,10))result = keras.backend.pool3d(yt, pool_size, strides, pool_mode="avg")

当我尝试运行代码时，它显示

.. InvalidArgumentError: tensor_in必须是5维的 [Op:AvgPool3D] 名称: AvgPool3D/

似乎不喜欢yt的维度。但我想对3x3x3的3D图像进行最大池化。其他维度应该是什么？

回答：

• 批次大小
• 通道

就像Keras中的每个卷积类操作一样，这些维度是必需的。

• 使用”channels_last”（默认）: (batch, size1, size2, size3, channels)
• 使用”channels_first”: (batch, channels, size1, size2, size3)

所以：

yt = K.zeros(shape=(1,10,10,10,1))