使用tf.keras.MaxPooling1D出现错误

错误如下：

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'pool_2/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1,32].

首先了解MaxPooling1D：

tf.layers.max_pooling1d(
    inputs,
    pool_size,
    strides,
    padding='valid',
    data_format='channels_last',
    name=None
)

用于1维输入的MaxPooling层

• pool_size:表示pooling window的大小
• strides:指定pooling操作的步长
• padding:一个字符串。padding的方法：string，valid或same，大小写不敏感。
• data_format:一个字符串，channels_last（默认）或channels_first中的一个，输入中维度的排序，channels_last对应于具有形状(batch, length, channels)的输入，而channels_first对应于具有形状(batch, channels, length)的输入。
• name:一个字符串，表示层的名称。

出现错误原因：

是图片通道的问题，也就是”channels_last”和”channels_first”数据格式的问题。
input_shape=(3,28,28)是theano的写法，而tensorflow需要写出：(28,28,3)

其他人的处理方法：

查了很多方法我的问题都没有解决：

法一：配置.keras下的keras.json文件，将channels_last修改为channels_first

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