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

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：

?：表示可以是任意大小的批量数据，通常用于训练和预测阶段。
1：表示输入的高度为1个单位。
74：表示输入的宽度为74个单位。
16：表示输入的通道数为16个。

而卷积核参数中的维度说明如下：

3：表示卷积核的高度为3个单位。
3：表示卷积核的宽度为3个单位。
16：表示输入通道数为16个，与输入形状的通道数相匹配。
32：表示输出通道数为32个，即卷积操作后生成的特征图个数。

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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