#input_channel,老师这个问题还没有放弃治疗
来源：4-7 Inception-mobile_net（2）
战战的坚果
2020-03-26
input_channel = x.get_shape().as_list()[-1]
channel_wise_x = tf.split(x, input_channel, axis = 3)
output_channels = []
for i in range(len(channel_wise_x)):
请问老师，1、在这段代码中input_channel和len(channel_wise_x)的值是相同的吗？
2、老师，x在第4个维度上进行拆分后，得到的channel_wise_x: [channel1, channel1, …]中的每个元素的形状是一样的吗？例如x.shape=[None, 32, 32, 32]的话, 得到的channel1，channel1。。。。的形状都是[None, 32, 32, 1]吗？因为只在第四个维度上进行了拆分。
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问题1：相等，我们就是按照input_channel数对x进行拆分的。
问题2：是的，拆分后每个元素的shape都是相等的。
012020-04-01
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