wmy
wmy
代码改的话把鉴别器和生成器输入，大小改为（None, None, 3）就可以了，导入权重就能预测任意大小图片了
这是因为tensorflow的conv2d(padding='same')的输出大小是（输入大小/卷积步长）向上取整。如果输入大小是15的步长为2，那么输出大小为8，这个时候放入upsampling2d并1x1卷积后大小为16，然后15与16就大小不匹配了
所以如果要避免出现这种错误，输入大小必须是2^网络层数的整数倍，这个模型是7层，所以大小必须是128的整数倍，原论文采用了256大小的
主要是u-net的结构限制了网络的输入图片大小
如果要输出任意大小的话要把生成器的结构改了重新训练才行，可以试试DenseNet那种结构的网络