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。

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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

这个错误通常是因为输入的张量形状太小，无法进行指定的操作，比如在这个例子中，输出张量的高度和宽度为1，减去3之后得到负数，导致错误。解决方法可以尝试调整输入张量的大小或调整卷积核的大小。可以尝试使用合适的填充方式或减小卷积核的大小。如果您使用的是TensorFlow，您还可以使用tf.pad()函数来添加填充。

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import os from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, MaxPool2D, Dropout, Flatten, Dense np.set_printoptions(threshold=np.inf) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import plot_model # 创建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(6, (3, 3), activation='relu', input_shape=(3, 1024, 1))) model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024, activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(225, activation='sigmoid')) # 输出模型结构图表 plot_model(model, show_shapes=True) ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for '{{node conv2d_5/Conv2D}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], explicit_paddings=[], padding="VALID", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true](Placeholder, conv2d_5/Conv2D/ReadVariableOp)' with input shapes: [?,1,1022,6], [3,3,6,16].

这个错误是因为你输入的图像尺寸为 (3, 1024, 1)，而第一层卷积的 filter 大小为 (3, 3)，stride 为 (1, 1)，没有 padding，所以输出的图像尺寸会减小。经过第一层卷积后，输出的图像尺寸为 (1, 1022, 6)，再经过第二层卷积，输出的图像尺寸将会变成负数，这就导致了出现了这个错误。

建议你在输入图像时添加 padding，或者使用更小的 filter 大小和 stride。如果你想要保持输入图像的尺寸不变，可以使用 padding 或者 stride。例如：

model.add(Conv2D(6, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(3, 1024, 1)))

这里使用了 padding='same'，使得卷积后的输出图像尺寸和输入图像尺寸相同。