input_1 = keras.Input(shape=(24, 1)) x = keras.layers.Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1)分析输出

这段代码定义了一个输入shape为(24,1)的一维卷积神经网络。该网络的第一层是一个卷积层，其中卷积核数量为4，卷积核的大小为11，步长为9，padding方式为same，激活函数为ReLU。该卷积层的输入为输入张量input_1。

由于padding方式为same，输入张量的尺寸在经过卷积运算后和输出张量的尺寸相同，即(24,1)。

输出张量的尺寸可以通过以下公式计算：

$$\mathrm{(input\_size - kernel\_size + strides) / strides + 1}$$

其中，input_size为输入张量的尺寸，kernel_size为卷积核的大小，strides为卷积核的步长。根据上述公式，该卷积层的输出张量尺寸为：

$$\mathrm{(24 - 11 + 9) / 9 + 1} = 2$$

因此，该卷积层的输出张量的尺寸为(2,4)。其中，2表示序列长度，4表示卷积核数量。