Exception encountered when calling layer max_pooling2d_61 type MaxPooling2D Negative dimension size caused by subtracting 3 from 2 for node max_pooling2d_61MaxPool = MaxPoolT=DT_FLOAT data_format=NHWC

这个错误是因为您的输入张量形状太小，无法进行指定的池化操作。您可以通过更改池化层的步幅或填充方式来解决这个问题。

以下是一个示例代码，演示如何使用正确的步幅和填充方式来定义池化层：

import tensorflow as tf

# 定义输入张量
input_shape = (None, 2, 2, 256)
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)

# 定义池化层
pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(inputs)

# 打印池化层输出形状
print(pool.shape)

在上面的示例中，我们使用“same”填充方式和步幅为（1,1）来定义MaxPooling2D层，以确保输出张量具有与输入张量相同的形状。

如果您想更改步幅或填充方式，请将池化层的参数更改为所需的值即可。