TensorFlow 1D模型，MaxPooling的输入形状错误

Question

我正在用TensorFlow为音频构建一个1D模型，但是在模型中的第二个MaxPool1D期间，输入形状有问题。你知道吗

问题就在这里，在这个共享之后：

x = Convolution1D(32, 3, activation=relu, padding='valid')(x)
x = MaxPool1D(4)(x)

我得到这个错误：

ValueError:输入形状为[？,1,1,32].

我试图重塑x（张量），但我认为我走的路不对。你知道吗

在同一个模型中，在此之前，我有两个卷积层和一个maxpooling，它们按比例工作。你知道吗

有人有什么建议吗？ 谢谢

Answer 1

MaxPool1D层的输入中的步数小于池大小。你知道吗

在错误中，它表示...input shapes: [?,1,1,32]，这意味着Convolution1D层的输出具有[1,32]形状。至少需要4个步骤才能用作MaxPool1D(4)层的输入，因此最小大小为[4,32]。你知道吗

你可以继续往回走。例如，Convolution1D层将通过kernel_size-1=2减小步长。这意味着Convolution1D层的输入需要至少有4+2=6个步骤，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。你知道吗

您需要更改体系结构以允许输入大小，或者，如果适用，更改输入大小。你知道吗