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下面，我使用的是Tensorflow。tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling2d_2/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?我使用SAME填充和2*2的卷积，所以输出应该是2*2，我应该能够在上面
浏览 18提问于2017-07-08得票数 2
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Keras预测新图像
、、、
我用的是image = encode_img('new_image/x3fwf.png')prediction_model.predict(image)
ValueError:由{{NodeFunction13/MaxPool1/MaxPool}= MaxPoolT=
浏览 2提问于2021-01-22得票数 0
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这一层的样本如下：model.add(BatchNormalization())
ValueError:输入形状为：？、1、1、1,512的“max_cluing2d_11/MaxPool”(op：'MaxPool')
浏览 0提问于2017-10-01得票数 1
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我试着学习PyTorch，并遇到了一个教程，其中CNN的定义如下， def __init__(self): BatchNorm2d(4), MaxPool2dkernel_size=3, stride=1, padding=1),
BatchNorm2d(
浏览 1提问于2021-01-31得票数 1
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1.0e-4 learning rate当我编译上面的代码时，我得到这个错误的负维大小,1,75,32的‘max_cluing2d_8/MaxPool’(op：'MaxPool')。
我试过用同样的垫子，但还是不起作用
浏览 0提问于2018-10-16得票数 3
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简而言之：：，我在寻找Maxpool的一个简单的numpy (也许是oneliner)实现--在numpy.narray上的窗口上实现跨维度窗口的最大值。也就是说，y是narray，在索引b,h,w,c处的值等于沿输入x的第二和第三维的S x S大小窗口的最大值，窗口“角”放置在索引b,h,w,c。
一些附加细节：网络是使用numpy实现的。在我的</em
浏览 3提问于2017-01-26得票数 4
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我是AI和python的新手，我正在尝试构建一个架构来训练一组图像。以后再把目标定得过火了。但是到目前为止，我还不知道如何正确地得到输入和输出。每当我试图训练网络时，我总是看到错误：我的网络：nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2
浏览 1提问于2021-02-23得票数 1
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我在tensorflow中实现了用于图像分类的压缩模型，如下所示： net= max_pool2d(net, [3, 3], stride=2, scope='maxpool1')
net = fire_module(net, 16, 64, scope='fire2net = fire_module(net, 32, 128, scope='fire4
浏览 1提问于2018-12-07得票数 0
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name='conv_{:d}'.format(window_size))(in_x)
但是我得到了一个错误：
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'MaxPool' (op: 'MaxPool') with input sh
浏览 7提问于2017-02-17得票数 1
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我想实现bellow模型的说话人验证从讲话。从文件夹中读取wav文件后，我使用log过滤器库能量提取功能。现在，我想使用这个特性作为输入，但是如图中所描述的，输入特性必须是80，但是1430是给我的。在这里，我必须使用批次大小来分割特征，还是我必须使用降维技术？(我使用python和py手电筒来实现)我的第四层代码： def __init__(self, num_class):(nn.Conv2d(1,
浏览 2提问于2022-04-08得票数 0
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如何计算CNN第一线性层的维数
、、、、
目前，我正在与CNN的工作，其中有一个完全连接的层连接到它和我工作的3通道图像大小32x32。我想知道是否有一个一致的公式可以用来计算第一个线性层的输入维数和最后一个conv/ can池层的输入。我希望能够计算出第一个线性层的维数，只给出最后一个conv2d层的信息，然后再给出and池的信息。例如，我觉得如果改变跨距或内核大小，这种情况就会破裂。self
浏览 3提问于2021-07-15得票数 1
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我试图在我的头模型中添加Conv2D和Maxpooling，但我似乎不能这样做。headModel = Dense(2, activation="softmax")(headModel)
从5中减去7的负维数大小为{{node_ from 2d6/MaxPool}= MaxPoolT=DT_FLOAT，data_format="NHWC"，ex
浏览 3提问于2021-05-21得票数 0
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我使用Keras和Tensorflow作为后端，下面是我的代码：model=Sequential()model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation='relu'))
model.add(layers.MaxPool2Dpadding='same',activation='relu'
浏览 0提问于2020-11-08得票数 0
我总是想知道为什么CNN模型(或其他模型)中提供的图像的尺寸通常是某些数字，比如28*28,512*512,256*256。有什么理由吗？如果我按任意大小调整图像大小，会发生什么情况？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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我使用Java库对一些大小为nx和nt的二维气象数据(经度和时间)执行快速傅立叶变换。在转换之后，我得到了一个大小为2*nx和nt的复数组，其中2*nx和2*nx+1索引表示具有实部和虚部的复数。对于每个时频，在空间频率维上都有复数是复共轭的，因此从指数1到nx/2是从nx/2+1到nx的复共轭。我知道从nx/2到nx的复数代表负的波
浏览 10提问于2021-11-17得票数 0
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一维张量的汇集
、、
我正在寻找一种方法，通过应用池操作来减少一维张量的长度。我该怎么做呢？如果应用MaxPool1d，就会得到错误max_pool1d() input tensor must have 2 or 3 dimensions but got 1。这是我的代码：import torch
m = nn.MaxPool1d(4,4)
A_tensor = torch.from_numpy
浏览 7提问于2021-09-12得票数 1
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我有一个生成器，它生成的数据形状为(32, 9, 200, 1)，其中32是批处理大小。第二种方法是，生成5倍(32, 9, 200, 1)形状的数据。5x的原因是为了输入一个多输入模型，我生成了一个由5个数组组成的列表。_1 = TimeDistributed(MaxPool1D(pool_size=(4)))(conv_1)
bn_1 = TimeDistributed(BatchNormalization(maxpool_2 = TimeDistribut
浏览 0提问于2020-04-08得票数 1
我想用二维JS数组来表示二维笛卡尔坐标。2d空间的大小是不确定的(也可以扩展到-x和-y空间)。这对于正的x和y值很好，但是在JS数组中最小索引为0的情况下，我不能扩展到负的x和y空间。我读了一些关于在JS中使用负索引的可能性的简短信息，显然这些在技术上是可能的，尽管没有得到适当的支持(例如，数组函数可能无法正常工作)。我相信其
浏览 1提问于2012-04-12得票数 3
我在PyTorch中玩MaxPool2D，在设置padding=1时发现了一些奇怪的行为。我得到的是：import torch
test_maxpool(True)
test_maxpool(True, padding=1)=== TE
浏览 2提问于2020-02-15得票数 1
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我正试图理解在Pytorch中的解池，因为我想构建一个卷积的自动编码器。我有以下代码pool_t = nn.MaxPool2dIndexError: tuple index out of range
虽然在本例中对数据进行了模拟，但由于必须进行预处理，输入必须是该形状的。我对卷积网络相当陌生，但我甚至尝试过在池之前使用ReLU和卷积2D层，然而，当取消这种形状的
浏览 3提问于2019-10-16得票数 0
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