我正在尝试新发布的对象检测API for tensorflow . 我使用了教程中的示例训练程序，即在pet数据集上微调FRCNN-Resnet模型 . 仅使用一个GPU时，当我将批量大小更改为大于1的值（默认值为1）时，始终会显示错误消息 . 错误消息如下所示：
InvalidArgumentError（参见上面的回溯）：ConcatOp：输入的维度应匹配：shape [0] = [1,750,600,3] vs. shape [1] = [1,600,804,3]
您可能正在使用 keep_aspect_ratio_resizer ，它允许每个图像的大小不同，这意味着您只能使用批量大小1进行训练 . 要使用较大的批量大小进行训练，目前在API中处理此问题的唯一方法是使用 fixed_shape_resizer . 有关此示例，请参阅一些SSD配置 .
keep_aspect_ratio_resizer
fixed_shape_resizer
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您可能正在使用
keep_aspect_ratio_resizer，它允许每个图像的大小不同，这意味着您只能使用批量大小1进行训练 . 要使用较大的批量大小进行训练，目前在API中处理此问题的唯一方法是使用fixed_shape_resizer. 有关此示例，请参阅一些SSD配置 .