我已经使用Keras建立了一个完全卷积的网络。我也这样做了，所以输入大小不是固定的-也就是说，我将其设置为(None, None, 3)-，这意味着该模型可以处理不同大小的图像。考虑到输入大小不是固定的，我想知道是否有一种方法可以在给定特定输入图像的情况下获取多个中间层的输出大小。
例如，如果我的图像尺寸为(350, 500, 3)，我怎么能知道中间层的输出尺寸而没有将图像提供给模型？
此answer建议每次都实例化一个新模型并指定适当的输入大小。到那时，我可以访问我关心的中间层并获得它们的输出大小。 这样做的问题是，如果我有100张不同大小的图像，则必须实例化该模型100次，这是我绝对希望避免的。