Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'le_net5/conv2d/Conv2D' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,11,1,1], [5,5,1,6]

这个错误通常是由于卷积操作的输入形状与卷积核的形状不匹配导致的。根据错误信息，你的卷积层（'le_net5/conv2d/Conv2D'）的输入形状是[?, 11, 1, 1]，卷积核的形状是[5, 5, 1, 6]。在进行卷积操作时，卷积核会在输入上滑动，如果输入的尺寸与卷积核的尺寸不匹配，就会出现尺寸错误。

根据输入形状和卷积核形状计算，卷积操作的输出形状应该是[?, 7, -4, 6]，这里出现了负数的维度大小，导致了错误。

你可以检查一下输入和卷积核的形状是否正确，确保它们匹配并满足卷积操作的要求。你可以使用调试工具查看卷积层的输入形状和卷积核的形状，以确定问题所在。

相关问题

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling1d_1/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1,32].

这个错误通常是由于在进行最大池化操作时，输入张量的维度太小导致的。具体来说，这里的输入张量形状为 [?,1,1,32]，其中 "?" 表示批量大小，"1,1,32" 表示在一个通道上只有一个元素，这是非常罕见的。

可能的原因是你的模型架构设计有误，导致在前向传递过程中出现了不合理的张量形状。可以检查你的模型架构，尤其是与最大池化层相关的部分，看看是否存在错误的输入形状或参数设置。

此外，如果你使用的是 Keras，还可以尝试使用 padding 参数来调整池化层的输出大小，以避免出现负数维度。例如，将 padding 参数设置为 "same" 可以保持输出和输入形状相同。

最后，你还可以尝试减小模型的规模，或者增加输入张量的大小，以避免出现维度不足的问题。

Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for '{{node inception_v3/conv2d_29/Conv2D}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], explicit_paddings=[], padding="VALID", strides=[1, 2, 2, 1], use_cudnn_on_gpu=true](inception_v3/activation_28/Relu, inception_v3/conv2d_29/Conv2D/ReadVariableOp)' with input shapes: [?,1,1,96], [3,3,96,96].解决方法示例

好的，下面是一个解决方法的示例，您可以尝试一下：

import tensorflow as tf

# 假设输入张量的形状为 [batch_size, 1, 1, 96]
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1, 1, 96])

# 使用 tf.pad() 函数在输入张量的周围添加填充
padded_input = tf.pad(input_tensor, [[0,0], [1,1], [1,1], [0,0]], mode='CONSTANT')

# 现在输入张量的形状为 [batch_size, 3, 3, 96]
# 可以使用 3x3 的卷积核进行卷积操作了
output_tensor = tf.keras.layers.Conv2D(filters=96, kernel_size=(3,3), strides=(2,2), padding='valid')(padded_input)

这个示例中，我们首先使用 `tf.pad()` 函数在输入张量的周围添加了一圈大小为1的填充，这样输入张量的形状就变成了 [batch_size, 3, 3, 96]，可以使用 3x3 的卷积核进行卷积操作了。最后我们使用 TensorFlow 的 Keras API 来定义卷积层，并对输入进行卷积操作。