我使用Matlab对三维卷积层进行了预训练 . 权重是5d张量，尺寸（512,4,4,4,160） . [out_channels，filter_depth，filter_height，filter_width，in_channels]
现在我想输入它作为tensorflow的tf.nn.conv3d中微调的初始权重 . 我看到3d卷积神经网络的权重形状应该是：（4,4,4,160,512） . [filter_depth，filter_height，filter_width，in_channels，out_channels] . 我可以使用tf.Variable（） . reshape（4,4,4,160,512）吗？但是如果我只使用重塑，我觉得它不是正确的权重 .
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tf.transpose操作可以重新排序轴：https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/api_docs/python/array_ops.html#transpose如果张量
input的初始形状为(512,4,4,4,160)，tf.transpose(input, perm=[4,1,2,3,0])的输出张量将具有形状(160,4,4,4,512).您也可能需要沿某些轴或轴反转权重 . 在张量流中，卷积实现为互相关：https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/api_docs/python/nn.html#convolution