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]

这个错误是因为在进行卷积操作时，输入张量的尺寸与卷积核的尺寸不匹配。根据错误消息中的信息，可以看出输入张量的尺寸为[?, 11, 1, 1]，卷积核的尺寸为[5, 5, 1, 6]。

在进行卷积操作时，输入张量的尺寸需要满足以下条件：
- 输入张量的高度和宽度必须大于或等于卷积核的高度和宽度。
- 输入张量的通道数（第三个维度）必须与卷积核的通道数相等。

根据给出的尺寸，输入张量的高度和宽度为11和1，而卷积核的高度和宽度为5和5。显然，11减去5之后变成了负数，这就导致了错误。

要解决这个问题，你可以检查输入张量和卷积核的尺寸是否正确，并确保它们满足卷积操作的要求。如果你使用的是深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch，你可以使用相应的函数来自动调整输入张量的尺寸，以确保匹配卷积核的尺寸。