Exception encountered when calling layer "max_pooling1d_7" (type MaxPooling1D). Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for '{{node max_pooling1d_7/MaxPool}} = MaxPool[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", explicit_paddings=[], ksize=[1, 3, 1, 1], padding="VALID", strides=[1, 3, 1, 1]](max_pooling1d_7/ExpandDims)' with input shapes: [?,1,1,128]. Call arguments received by layer "max_pooling1d_7" (type MaxPooling1D): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 1, 128), dtype=float32)
时间: 2023-09-02 11:14:53 浏览: 98
这个错误是由于使用 MaxPooling1D 层时,输入的维度太小导致的。具体来说,在执行 MaxPooling 操作时,尝试从输入中提取 3 个连续的值进行池化,但由于输入的维度不够大,无法提取这样的连续值,因此出现了负维度尺寸的错误。可能的解决方案是增加输入的维度,以便能够正确执行 MaxPooling 操作。
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Exception encountered when calling layer "max_pooling2d_4" (type MaxPooling2D).怎么解决
这个错误通常表示在使用 MaxPooling2D 层时出现了问题。可能的原因是输入张量的大小与池化核的大小不兼容。请检查输入张量的形状和池化核的大小是否匹配。
如果您的输入张量形状不是池化核大小的倍数,可以尝试使用 padding 参数来解决这个问题。例如,如果您的输入张量形状为 (batch_size, height, width, channels),池化核大小为 (pool_height, pool_width),并且您希望输出张量形状为 (batch_size, new_height, new_width, channels),则可以使用以下代码:
```
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
# 输入张量形状为 (batch_size, height, width, channels)
input_tensor = ...
# 池化核大小为 (pool_height, pool_width)
pool_size = (pool_height, pool_width)
# 计算输出张量的形状
new_height = (height - pool_height) // strides + 1
new_width = (width - pool_width) // strides + 1
# 使用 padding 参数来解决形状不兼容的问题
max_pooling_layer = MaxPooling2D(pool_size=pool_size, strides=strides, padding='same')
# 应用池化层
output_tensor = max_pooling_layer(input_tensor)
# 输出张量的形状为 (batch_size, new_height, new_width, channels)
print(output_tensor.shape)
```
如果您仍然遇到问题,请提供更多的代码和错误信息,以便我更好地帮助您解决问题。
Exception encountered when calling layer "max_pooling2d_4" (type MaxPooling2D).
这个异常通常是因为输入张量的形状不符合 MaxPooling2D 层的要求导致的。MaxPooling2D 层期望输入张量的形状至少为 (batch_size, height, width, channels),其中 batch_size 表示输入的样本数量,height 和 width 表示每个样本的高度和宽度,channels 表示每个样本的通道数。
你可以检查一下输入张量的形状是否符合要求。如果不符合,可以使用 Reshape 层或者 Lambda 层对输入张量进行形状变换。另外,你也可以通过设置 MaxPooling2D 层的参数来调整输出张量的形状。