ValueError: One of the dimensions in the output is <= 0 due to downsampling in conv1d_21. Consider increasing the input size. Received input shape [None, 2, 476] which would produce output shape with a zero or negative value in a dimension.

这个错误通常出现在使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）时，因为输入的数据维度过小，而导致在卷积层的计算中出现了零或负数的维度。

这个问题的根本原因是输入数据的尺寸太小了，无法满足卷积操作的要求。解决方法有两种：

1. 增加输入数据的尺寸：可以通过增加数据量、增加数据的维度或者增加输入序列的长度等方式来实现。这样可以保证输入数据的维度不会太小，从而避免出现该错误。

2. 调整模型参数：可以通过调整卷积层的参数，例如卷积核的数量、卷积核的大小、步长等等，来适应输入数据的尺寸。这样可以让卷积层的计算更加适合输入数据的尺寸，从而避免出现该错误。

需要注意的是，如果这个问题在训练模型时出现，那么需要重新调整数据集或者模型参数，重新训练模型。如果这个问题在使用训练好的模型时出现，那么需要重新调整输入数据的尺寸或者调整模型参数，以适应新的输入数据。