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。

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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。

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大小与卷积核的大小不匹配引起的。根据你提供的信息，卷积操作的输入形状是[?, 11, 1, 1]，卷积核的形状是[5, 5, 1, 6]。在计算卷积操作时，输入的维度会减去卷积核的大小，如果结果为负数，则会出现这个错误。

根据你提供的信息，问题可能出在输入的维度上。输入的形状为[?, 11, 1, 1]，其中第一个维度是批次大小，第二个维度是高度，第三个和第四个维度是宽度和通道数。根据卷积核的形状[5, 5, 1, 6]，卷积核的高度和宽度都是5，而输入的高度只有11，这会导致计算卷积操作时出现负数维度。

要解决这个问题，你可以调整输入的形状或卷积核的形状。你可以尝试增加输入的高度或减小卷积核的高度来使它们匹配。另外，还可以考虑使用填充（padding）操作来扩展输入的尺寸，以便与卷积核匹配。

请注意，具体的解决方法可能因你的具体情况而有所不同。这只是一个常见的解决思路，你需要根据你的模型和数据的特点来调整。