解决 Keras CNN 模型中 Conv1D 导致的输出形状为0错误

在使用 Keras 构建 CNN 模型时，有时会遇到这样的错误提示：

ValueError: One of the dimensions in the output is <= 0 due to downsampling in conv1d_1. Consider increasing the input size. Received input shape [None, 1, 64] which would produce output shape with a zero or negative value in a dimension.

这个错误提示是由于在第二个卷积层使用了2倍的最大池化，导致输出的形状大小为0。

解决方法：

减少最大池化层的步幅: 尝试将最大池化层的步幅从2改为1，例如：

model.add(MaxPooling1D(2, strides=1))

增加输入数据的大小: 尝试增加输入数据的长度，例如：

prices = np.expand_dims(prices, axis=2)

具体解释：

这个错误通常发生在 Conv1D 层之后使用了 MaxPooling1D 层，而且 MaxPooling1D 层的步幅大于1的情况下。例如，在上面代码中，第二个 Conv1D 层的输出形状为 [None, 1, 64]，其中 1 表示时间步长，64 表示特征数量。

当使用步幅为2的最大池化层时，输出形状会变为 [None, 1, 32]。然而，由于时间步长 1 小于步幅 2，因此输出形状的第一个维度（时间步长）会变为0。

总结：

为了避免此错误，建议在使用 MaxPooling1D 层时，确保其步幅小于等于输入数据的长度。如果需要使用更大的步幅，则需要增加输入数据的大小。