average_pooling1d层的输入0与该层不兼容：期望的维度为3，实际得到的维度为4。完整的形状为：(None,641,191,64)。
创始人
2024-11-13 00:30:32
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该错误通常是由于输入形状不正确导致的。average_pooling1d层需要3D输入，但是给定的形状为4D。解决该问题的方法是将输入转换为正确的形状。例如，如果输入是由Conv2D层输出的4-D张量，则可以使用Reshape层将其转换为3D张量。
以下是一个示例，将Conv2D输出的4D张量转换为合适的形状以适用于平均池化1D层：
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Reshape, AveragePooling1D
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu', input_shape=(641, 191, 1)))
model.add(Reshape((641, 191*64)))
model.add(AveragePooling1D(pool_size=2))
在此示例中，使用Reshape层将输出形状从4D转换为3D。该层将图像深度（64）展平，以便于平均池化1D层接受的形状。
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