输入形状为[?,1,1,32]的'average_pooling2d‘从1减去2导致Tensorlfow Keras负尺寸
这个问题涉及到深度学习中的一个操作——平均池化（average pooling）。下面是对这个问题的完善且全面的答案：
平均池化是一种常用的池化操作，用于减小输入数据的空间尺寸。在深度学习中，池化操作通常用于减少特征图的尺寸，从而减少模型的参数数量和计算量，同时保留主要的特征信息。
对于输入形状为?,1,1,32的张量，其中"?"表示批量大小，"1,1,32"表示高度、宽度和通道数。执行平均池化操作时，通常会指定池化窗口的大小和步幅。由于输入的高度和宽度都是1，所以无法进行池化操作，导致尺寸变为负数。
解决这个问题的方法是调整输入的形状或调整池化操作的参数。可以尝试调整输入的高度和宽度，或者使用其他类型的池化操作，如最大池化（max pooling）。另外，还可以尝试调整池化窗口的大小和步幅，以适应输入的尺寸。
在TensorFlow Keras中，可以使用"tf.keras.layers.AveragePooling2D"来实现平均池化操作。该函数的参数包括池化窗口的大小、步幅、填充方式等。具体使用方法和示例可以参考腾讯云的相关产品文档：
腾讯云产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
总结：输入形状为?,1,1,32的'average_pooling2d'导致TensorFlow Keras负尺寸的问题可以通过调整输入形状或调整池化操作的参数来解决。腾讯云提供了TensorFlow相关的产品和文档，可以帮助开发者解决类似的问题。
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score = model.evaluate(test_dataset_kr, test_labels_kr, verbose=0)
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在Keras中声明输入层时，我得到了这个错误消息。
ValueError:对于输入形状为？、1、1、28、28、3、3、28、32的“卷积2d_2/卷积”(op：'Conv2D')，从1减去3所引起的负维尺寸。我的代码是这样的
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(在图中，第一层到第二层)_concat_embeded = keras.layers.concatenate([_embeding1, _embeding2], axis= -1)_1stConv =
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).reshape(-1,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,1)
model.add(Dense(10))
model.add(Activation("softmax")) “”“ 但这给了我一个错误：- InvalidArgumentError:输入形状为1</e
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我在Keras创建了一个CNN，每个层有12个卷积层，然后是BatchNormalization、Activation和MaxPooling。('relu'))我从32个特征地图开始，以512结束。如果我在上面的代码中的每个Conv层之后添加了MaxPooling，那么在最后一个层中会出现一个错误：
ValueError:输入形状为：？、1</em
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((fetched_image_list, labels))model = tf.keras.Sequential([ t
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在R中运行CNN对一维数据的错误
、、、、
我试图运行1维CNN在R使用keras软件包。=32, kernel_size=4, activation="relu", input_shape=c(100, 10)) %>%但这给了我以下的错误
Py_call_impl中的错误(可调用的，点$args，点$关键字)：ValueError:输入</em
浏览 8提问于2020-10-12得票数 2
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下面是代码，cnn1是第一个(更复杂的模型)，尝试获得一个更简单的模型来适应，并在这两个模型上都出现错误：xtrain (5206, 19, 4)xvalid(4))
keras.layers.Conv1D(100,(4),input_shape=(19,4),activation='relu
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我的模型如下所示model.add(tf.keras.layers.Conv1D(4,]))
model.add(tf.keras.layers.Reshape((1, sample_dimension但是，当我试图运行它时，我会得到以下错误
对于输入</e
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当在Keras中声明输入层时，我得到了这个错误消息。2，2)，填充=‘有效’，激活=‘relu’，data_format= "channels_last"，input_shape=input_shape)
ValueError:对输入形状为？、1、22、5、3844、22、5、3844、22、5、3844、22、5、3844、22，5,3844，16的“卷积3/卷积”(op：“Conv3D”)从<
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我想在tensorflow中使用conv2d，代码如下：filter_num = 3char_embed_size =(embeddings, (-1, max_word_length, char_embed_size, 1))conv = t
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对于输入形状为：？、1、1、1、32、3、3、32、64的{nodeconv2d2/conv2D}}=Conv2D，从1中减去3的负维数。按层"conv2d_2“(类型为Conv2D)接收的调用参数：�
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ValueError:对输入形状为？、1、1、3、45、<e
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# image specification# CNN Training parameters
model.add(Convolution3D(nb_filters[0],nb_conv[0], nb_conv[0],nb_conv[0], input_shape=(1,model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_
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