我的数据集的图片都是200*50的宽*高格式，不能再裁剪，再裁数据会丢失
我输入进CNN，
那么我是选择扩充图片成200*200，但是这样大部分的卷积都是无效数据，
还是选择设计一个长方形的卷积核？
还是就3*3卷积核直接卷积？
CNN卷积图片一定要求图片得是正方形吗？
求大家指点一二
不一定。 卷积神经网络（CNN）可以处理各种形状的输入图像。 当输入图像不是正方形时，通常有几种方法可以处理它。
一种方法是扩充图像，即在原图像的边缘填充额外的像素以使其变成正方形。 这种方法的缺点是，可能会丢失一些有用的信息，并且会增加训练和预测的计算开销。
另一种方法是使用长方形卷积核。 这样，卷积核可以直接应用于非正方形图像，而不需要进行任何额外的扩充或修改。
第三种方法是直接使用 3x3 卷积核进行卷积。 这通常是比较有效的，因为 3x3 卷积核可以捕捉图像中的局部特征。 它也比较灵活，因为它可以应用于各种图像大小。
其实卷积核形状和原图并不是完全对应的，正方形卷积核也可以处理长方形图像，建议考虑使用长方形卷积核或 3x3 卷积核，这样可以避免图像扩充过程中可能丢失的信息。
在TensorFlow 2.x中，可以使用Keras API来构建卷积神经网络（CNN）。下面是一个示例代码，用于构建一个处理200x50像素大小的图像的3x3卷积CNN。
import tensorflow as tf
# 定义模型输入
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(200, 50, 3))
# 构建卷积层，使用3x3的卷积核
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')(input_layer)
# 添加更多的卷积层（可选）
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')(conv_layer)
# 添加池化层
pooling_layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv_layer)
# 构建完整的模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=pooling_layer)