我正在使用 TensorFlow 构建一个用于音频的 1D 模型，但是在模型中的第二个 MaxPool1D 期间我遇到了输入形状的问题。
问题就在这里，在这个池化之后：
x = Convolution1D(32, 3, activation=relu, padding='valid')(x)
x = MaxPool1D(4)(x)
我收到此错误：
ValueError：输入形状为 [?,1,1,32] 的“max_pooling1d_5/MaxPool”（操作：“MaxPool”）从 1 中减去 4 导致的负尺寸大小。
我试图重塑x（这是一个张量），但我认为我的方式不对。
在同一个模型中，在此之前，我有几个卷积层和一个工作正常的 maxpooling。
有人有建议吗？谢谢
MaxPool1D层输入中的步数小于池大小。
在错误中，它说...input shapes: [?,1,1,32]，这意味着来自Convolution1D图层的输出具有 shape [1,32]。它需要至少 4 个步骤才能用作MaxPool1D(4)层的输入，因此最小大小为[4,32].
你可以继续往回走。例如，该Convolution1D层将通过 kernel_size-1=2 减小步长。这意味着Convolution1D层的输入至少需要 4+2=6 步，这意味着形状至少为[6,?]。继续到输入层，您会发现输入大小太小。
您需要更改架构以允许输入大小，或者，如果适用，更改输入大小。
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