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].

时间: 2023-08-19 07:04:52 浏览: 41
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。
相关问题

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']

`os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']`是一个用于设置TensorFlow日志级别的环境变量。 TensorFlow在运行时会输出各种日志信息,包括错误信息、警告信息、调试信息等。`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`可以控制输出的日志等级,从而减少输出的日志信息。 以下是`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`可以设置的值和对应的日志等级: - 0:输出所有日志信息(默认值) - 1:忽略通知信息 - 2:忽略通知信息和警告信息 - 3:同时忽略通知信息、警告信息和错误信息 例如,如果你想忽略警告和错误信息,可以在程序中添加以下代码: ```python import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf ``` 这将会使得TensorFlow只输出错误信息,并忽略警告和通知信息。

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

这是一个设置环境变量的语句,用于设置 Tensorflow 的日志级别。其中,TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 环境变量可以设置 Tensorflow 的日志级别,其值为 0、1、2 或 3,分别对应不显示任何日志、只显示错误日志、显示错误和警告日志、显示所有日志。在这个语句中,将日志级别设置为了 2,表示只显示错误和警告日志。

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