Масштабирование изображения в кератах при отсутствии формы ввода

Question

Я хочу изменить размер изображения в нейронной сети и не предоставляю форму ввода. Является ли это возможным? Мой последний код:

def exp_no_input_shape():

    kernel_size = (3, 3)
    a = tf.placeholder(tf.int32)
    b = tf.placeholder(tf.int32)
    inp = Input(shape=[a, b, 3])

    layer1 = Conv2D(3, kernel_size, strides=(2, 2), padding='same', activation='relu')(inp)

    resize_layer = tf.image.resize_images(layer1, [tf.shape(layer1).eval(session=tf.compat.v1.Session())[0]*2, tf.shape(layer1).eval(session=tf.compat.v1.Session())[1]*2], method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
    layer2 = Conv2D(3, kernel_size, padding='same', activation='relu')(resize_layer)

    return Model(inp, layer2)

Выдает ошибку: Error converting shape to a TensorShape: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Tensor'.

Кроме того, я пробовал это раньше:

def exp_no_input_shape():
    kernel_size = (3, 3)

    inp = Input(shape=[None, None, 3])

    layer1 = Conv2D(3, kernel_size, strides=(2, 2), padding='same', activation='relu')(inp)

    resize_layer = tf.image.resize_images(layer1, [tf.shape(layer1).eval(session=tf.compat.v1.Session())[0]*2, tf.shape(layer1).eval(session=tf.compat.v1.Session())[1]*2], method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
    layer2 = Conv2D(3, kernel_size, padding='same', activation='relu')(resize_layer)

    return Model(inp, layer2)

Выдает ошибку: You must feed a value for placeholder tensor 'input_1' with dtype float and shape [?,?,?,3]