ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling1d_1/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1,32].
时间: 2023-06-15 18:05:12 浏览: 210
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。
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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].
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。
import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten # 加载数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为三维时序信号 x = data.iloc[:, 0:3].values x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1) # 添加噪声 noise = np.random.normal(0, 1, x.shape) x_noise = x + noise # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(3)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(x_noise, x, epochs=50, batch_size=32) # 预测结果 x_pred = model.predict(x_noise) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_pred) ** 2)) mse = np.mean((x - x_pred) ** 2) psnr = 10 * np.log10((np.max(x) ** 2) / mse) # 保存结果 result = pd.DataFrame({'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]}) result.to_csv('result.csv', index=False) 报错为File "G:\project2\gaussian.py", line 20, in <module> model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling1d_1/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1,32].
这个错误是因为在添加第一个池化层后,输出张量的空间维度被缩小到了1,而在添加第二个池化层时,池化窗口大小为2,会导致输出张量的空间维度变成负数。解决方法是将第一个池化层的池化窗口大小改为1或者不使用池化层。修改代码如下:
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import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten
# 加载数据
data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv')
# 将数据转换为三维时序信号
x = data.iloc[:, 0:3].values
x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1)
# 添加噪声
noise = np.random.normal(0, 1, x.shape)
x_noise = x + noise
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1)))
model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(3))
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(x_noise, x, epochs=50, batch_size=32)
# 预测结果
x_pred = model.predict(x_noise)
# 计算SNR、MSE、PSNR
snr = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_pred) ** 2))
mse = np.mean((x - x_pred) ** 2)
psnr = 10 * np.log10((np.max(x) ** 2) / mse)
# 保存结果
result = pd.DataFrame({'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]})
result.to_csv('result.csv', index=False)
```