输入形状为[?,1,74,16],[3,3,16,32]的'conv2d_2/convolution‘(op:'Conv2D')从1减去3导致的负尺寸是由于卷积运算的参数设置错误所导致的。
卷积运算是一种常用的神经网络操作,它通过在输入数据上滑动滤波器(也称为卷积核)来提取特征。卷积核的尺寸由四个维度定义:[滤波器高度, 滤波器宽度, 输入通道数, 输出通道数]。在这里,输入形状为[?,1,74,16]的卷积核参数是[3,3,16,32]。
输入形状中的维度说明如下:
而卷积核参数中的维度说明如下:
在进行卷积运算时,卷积核会在输入数据上按照一定的步长(stride)进行滑动,并将每次滑动位置上的局部数据与卷积核进行点乘,再求和得到输出特征图的一个元素。
由于卷积核的尺寸和输入形状中的通道数不匹配,即输入形状的通道数是16,而卷积核的输入通道数是32,导致了维度不匹配的问题。在卷积运算过程中,通道数不一致会导致无法进行点乘操作,从而无法得到正确的输出尺寸。因此,输入形状为[?,1,74,16],[3,3,16,32]的'conv2d_2/convolution‘(op:'Conv2D')从1减去3导致了负尺寸。
解决这个问题的方法是调整卷积核的输入通道数,使其与输入形状中的通道数匹配。具体地,将卷积核的输入通道数改为16,即[3,3,16,32],这样就能保证输入形状和卷积核的维度匹配,从而得到正确的输出尺寸。
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