tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：'max_pooling2d_1/MaxPool‘的1减去2导致维度大小为负值

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machine-learning、tensorflow、neural-network、deep-learning、keras

根据教程，我正在尝试实现一个用于图像分类的神经网络，使用Keras和Tensorflow。: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling2d_1/MaxPool' (op: 'MaxPool',1,148,32].from 1 for 'max_pooling2</em

浏览 0提问于2017-07-08得票数 1

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'max_pooling2d_3/MaxPool‘的1减去2导致维度大小为负值

python、tensorflow

我是Python和Tensorflow的新手，现在我正在尝试学习DC GAN。', reuse=reuse): pool1= tf.layers.max_pooling2d(inputs=x1, pool_size=[2, 2], stride

浏览 1提问于2017-05-16得票数 1

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ValueError:输入形状为[?,1,1,64]的'max_pooling2d_1/MaxPool‘(op：'MaxPool')从1减去12导致的负维度大小

python、machine-learning、keras、deep-learning、conv-neural-network

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.<e

浏览 0提问于2020-11-08得票数 0

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“MaxPool”的%1减去%2所导致的负维度大小

keras

我正在尝试构建一个卷积层，如下所示： name='conv_{:d}'.format(window_size))(in_x) max_pool = MaxPooling2D(name='maxpool_{:d}'.forma

浏览 7提问于2017-02-17得票数 1

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ValueError:输入形状为[?,1,1,64]的'max_pooling2d_6/MaxPool‘(op：'MaxPool')从1减去2导致的负维度大小

python、neural-network、deep-learning、keras、conv-neural-network

当我将输入图像的高度和宽度保持在362X362以下时，我得到了尺寸为负的错误。我很惊讶，因为这个错误通常是由错误的输入尺寸引起的。我没有找到任何原因，为什么数字或行和列会导致错误。rotation_range=40, height_shift_range=0.2, fill_mode='n

浏览 0提问于2018-03-03得票数 11

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{{node conv2d_3/Conv2D}的1减去3导致维度大小为负值

python、tensorflow、machine-learning、keras、artificial-intelligence

你好，这是我第一次做模型，虽然我写的代码就像我在课程中看到的一样，但我得到了这个错误，我不知道该怎么办代码如下： from __future__ import print_functionfrom keras import backend as k num_classes=10img_rows=28;img_cols),activation="relu")) model.add(MaxPool

浏览 42提问于2021-01-06得票数 0

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'Encoder/conv6/Conv2D‘的2减去3导致维度大小为负值

python、tensorflow、autoencoder

我是Python和StackOverflow的初学者。这两个是我的编码器，decoder.My train_data.shape是(42000,28,28,1) (mnist数据集)。(Input, filters = 64, kernel_size = 3, strides = 1, activation = tf.nn.relu, name = 'conv1') pool

浏览 0提问于2018-06-17得票数 0

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Keras预测新图像

python、tensorflow、keras、deep-learning

我用的是image = encode_img('new_image/x3fwf.png')image.shape prediction_model.predict(image) ValueError:由{{NodeFunction13/<e

浏览 2提问于2021-01-22得票数 0

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最大池层导致Keras中的错误

python-3.x、keras

这一层的样本如下：model.add(BatchNormalization())model.add(MaxPooling2D(pool_size=2)) ValueEr

浏览 0提问于2017-10-01得票数 1

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微调VGG，got:从1减去2导致的负维度大小

machine-learning、keras、vgg-net

MNIST中的图像是(28,28,1)，这是一个通道。但是VGG希望输入为(?，?,3)，这是三个通道。因此，我的方法是在所有VGG层之前再添加一个Conv2D层，以将(28,28,1)数据更改为(28,28,3)，以下是我的代码：x =Conv2D(3,kernel_size=(1,1),activation='relu&

浏览 17提问于2018-07-31得票数 1

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ValueError:输入形状为[？，1，60，60,128]的'max_pooling3d_3/MaxPool3D'(op：‘MaxPool3D’)的1减去2导致的负维度大小

python、image-processing、keras、deep-learning、image-segmentation

图像形状240, 240, 150 输入形状为240, 240, 150, 4, 335 >>训练数据输出形状应为240, 240, 150, 335 >>训练标注我使用Conv3D、MaxPooling3DValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling3d_3/MaxPool3D' (op: 'MaxPool3D&#x

浏览 30提问于2020-06-18得票数 0

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如何修正预期的dense_11存在四维误差

keras、conv-neural-network

当我用Keras构建一个卷积神经网络时，我遇到了一些错误： nclass = 12 model.add(Dense(32, input_shape=input_shape))mod

浏览 3提问于2017-12-30得票数 0

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超出MaxUnpool2d范围的指数

computer-vision、pytorch、conv-neural-network、autoencoder、max-pooling

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.MaxPool2d(2, 2, return_indices=True)out, indi

浏览 3提问于2019-10-16得票数 0

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mat1 dim 1必须与mat2 dim 0- PyTorch匹配

python、pytorch、conv-neural-network

我是PyTorch新手，我一直收到错误消息mat1 dim1 must match mat1 dim0 这是我的网络代码 class Net(Module): Conv1d(4,4,kernel_size=2, stride=1, padding=1),

浏览 80提问于2020-12-02得票数 1

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tensorflow 2.X中的MaxPool1D API与MaxPool1d的区别是什么？

tensorflow、pytorch

我正在尝试将tensorflow中生成的代码重新实现为pytroch，但我遇到了maxpooling，查看了这两个框架的文档，发现它们的行为并不相同。请有人向我解释他们为什么不同，哪个更有效率(我问这个是因为他们给出了不同的结果)？([8, 6, 5])print("output shape : ", tf_maxpool(tf_tensor).shape) 输出形状= nn.

浏览 10提问于2021-09-21得票数 0

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numpy数组中沿特定维的有效减法

python-3.x、numpy、numpy-ndarray

我有一个大小为1000,100，2的NumPy数组a。a[i+1,j,[x1,y1]]-a[i,j,[x0,y0]][x1-x0, y1-y0] , etc...我知道如

浏览 7提问于2022-05-12得票数 -1

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ValueError:调用层"max_pooling2d_26“时遇到的异常(键入MaxPooling2D)

tensorflow、keras、valueerror

, activation = 'relu')) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, <

浏览 7提问于2021-11-17得票数 1

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如何重构cnn层的输出张量，以供简单Py手电筒模型中的线性层使用

python、deep-learning、pytorch

给定具有维度的pytorch输入数据集：这是一个有监督的学习问题:我们有一个单独的labels.txt文件，__init__() self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3： Xout =

浏览 1提问于2020-10-08得票数 3

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CNN结构扩展错误(错误：{node max_pooling2d_2}的1减去2导致维度大小为负数

python、tensorflow、dataset、artificial-intelligence、cnc

我的代码有什么问题吗？还有别的办法吗？如何解决？from 1 for '{{node max_pooling2d_2/MaxPool}} = MaxPool[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", explicit_paddings=[], ksize=[1, 2, 2, 1], padding="VALID", strides=[<

浏览 67提问于2021-06-16得票数 0

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使用卷积自动编码器从2D到3D

python、machine-learning、deep-learning、pytorch、autoencoder

我想从2D图像中重建三维物体。为此，我尝试使用卷积自动编码器。然而，我应该在哪一层提升维度呢？但是，我在下面编写了一段代码，它显示了一个错误： nn.MaxPool2d(2),

浏览 1提问于2017-11-19得票数 0

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