擅长:python、mysql、java
<p>答案是使用pad然后numpy.ndarray.resize大小():</p>
<pre><code>pad = np.zeros((3,1))
pad[0,0] = max(Input.shape) - Input.shape[0]
pad[1,0] = max(Input.shape) - Input.shape[1]
pad[2,0] = max(Input.shape) - Input.shape[2]
paddedInput = np.zeros((max(Input.shape),max(Input.shape),max(Input.shape)))
paddedInput = np.pad(Input, ((int(math.ceil(pad[0,0]/2)),
int(math.floor(pad[0,0]/2))),(int(math.ceil(pad[1,0]/2)),
int(math.floor(pad[1,0]/2))),(int(math.ceil(pad[2,0]/2)),
int(math.floor(pad[2,0]/2)))), 'constant', constant_values=0)
paddedInput.resize((64,64,64))
</code></pre>
<p>在同一行上执行pad可以修复任何错误。在</p>