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对于输入形状为[?,1,10000,80]，[3,3,80,16]的'conv2d_1/convolution‘(op：'Conv2D')，从1减去3导致负尺寸

对于输入形状为[?,1,10000,80]，[3,3,80,16]的'conv2d_1/convolution'（op：'Conv2D'），从1减去3导致负尺寸的情况，这是由于卷积操作的参数设置不正确导致的。

在卷积神经网络中，卷积操作是通过滑动窗口在输入数据上进行的。滑动窗口的大小由卷积核的大小决定，而滑动窗口的步长决定了输出的尺寸。在这个问题中，输入的形状为[?,1,10000,80]，表示有一个未知数量的样本（batch size为?），每个样本的高度为1，宽度为10000，通道数为80。卷积核的形状为[3,3,80,16]，表示卷积核的高度为3，宽度为3，输入通道数为80，输出通道数为16。

在进行卷积操作时，滑动窗口的步长决定了输出的尺寸。通常情况下，步长的取值为正整数，表示滑动窗口每次移动的距离。如果步长为1，表示滑动窗口每次移动一个像素；如果步长为2，表示滑动窗口每次移动两个像素，以此类推。而在这个问题中，从1减去3导致了负尺寸的情况，这是不合理的。

要解决这个问题，可以检查卷积操作的参数设置是否正确。首先，需要确保输入数据的尺寸和卷积核的尺寸是匹配的。在这个问题中，输入数据的宽度为10000，而卷积核的宽度为3，因此可能需要调整输入数据的尺寸或者卷积核的尺寸，使它们能够匹配。

另外，还需要检查卷积操作的步长设置是否正确。如果步长设置不当，可能会导致输出尺寸为负数。在这个问题中，从1减去3导致了负尺寸，说明步长设置不正确。可以尝试调整步长的取值，使得滑动窗口能够正确地移动。

总结起来，要解决输入形状为[?,1,10000,80]，[3,3,80,16]的'conv2d_1/convolution'（op：'Conv2D'），从1减去3导致负尺寸的问题，需要检查卷积操作的参数设置是否正确，包括输入数据的尺寸、卷积核的尺寸和步长的设置。根据具体情况进行调整，确保参数设置正确，以避免负尺寸的问题的发生。

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