ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for '{{node block1_pool/MaxPool}} = MaxPool[T=DT_FLOAT, data_format="NCHW", explicit_paddings=[], ksize=[1, 1, 2, 2], padding="VALID", strides=[1, 1, 2, 2]](Placeholder)' with input shapes: [?,64,25,1].
时间: 2023-06-25 11:06:39 浏览: 50
这个错误通常是由于 pooling layer 的 kernel size 或者 stride size 设置不当导致的。根据错误信息,你的输入张量形状为 [?,64,25,1],其中第三维的大小为 25,而在进行 MaxPooling 操作时,你的 kernel size 为 [1, 1, 2, 2],stride size 为 [1, 1, 2, 2],这会将第三维的大小减小为 (25 - 2) / 2 + 1 = 12,但是你的第三维大小只有 1,因此会出现负数维度大小的错误。
你需要检查一下你的 pooling layer 的参数设置是否正确,尝试修改 kernel size 或 stride size 或者使用 padding 参数来避免这个错误。
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。
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。