如何使tensorflow初始模型适用于输入通道大于3的图像堆栈？

Question

我试图在TensorFlow Inception中重新实现https://github.com/jeffreyhuang1/two-stream-action-recognition（PyTorch ResNet）。在构建一个使用20通道图像堆栈的模型时，代码是直截了当的！在

在自我模型=resnet101（预训练=真，通道=20）.cuda（）

虽然，在TensorFlow中没有修改输入通道数量的规定。我能想到的解决办法是导入在imagenet数据（RGB，3个通道）上预先训练的初始模型，并将所需的变量添加到模型图中，以适应20个通道的输入。我不知道这是否可以在TensorFlow中实现。在

一个类似的问题：Input channels equal to 6 on tensorflow

还有一个教程，内容不是很丰富：https://github.com/minhnhat93/tf_object_detection_multi_channels