IConcatenationLayer* cat22_0 = network->addConcatenation(inputTensor22_0, 2); (Unnamed Layer* 247) [Convolution]:kernel weights has count 4096 but 128 was expected count of 4096 weights in kernel, but kernel dimensions (1,1) with 128 input channels, 1 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 128 * 1*1 * 1 / 1 = 128 Error Code 4: Internal Error ((Unnamed Layer* 247) [Convolution]: number of kernel weights does not match tensor dimensions)

这个错误提示意味着在创建卷积层时，权重参数的数量与指定的张量维度不匹配。

根据错误提示，你创建了一个卷积层 (Unnamed Layer* 247)，但是指定的权重参数的数量为 4096，而期望的数量应为 128。同时，指定的卷积核维度为 (1, 1)，输入通道数为 128，输出通道数为 1，组数为 1。

根据卷积层的定义，权重参数的数量应为 输入通道数 * 卷积核宽度 * 卷积核高度 * 输出通道数 / 组数。根据你提供的信息，期望的权重参数数量应为 128 * 1 * 1 * 1 / 1 = 128。

解决这个问题的方法是检查卷积层的输入张量和权重参数的定义是否正确匹配。可能需要检查你之前创建卷积层时传递的参数值，确保输入通道数和权重参数数量与期望值相匹配。

另外，这个错误也有可能是由于其他代码逻辑问题导致的，需要仔细检查整个网络构建过程中的参数传递和计算逻辑。

如果问题仍然存在，请提供更多相关代码，以便更详细地分析和解决问题。