详解TensorFlow报”ValueError: Negative dimension size caused by subtracting “的原因以及解决办法

问题原因

当在TensorFlow中对张量的大小或形状进行操作时，有时会出现负数的情况，这会导致"Negative dimension size caused by subtracting"的错误。

这种情况通常是由以下原因导致的：

1. 维度错误：在进行操作时，可能会使用了错误的维度大小进行计算。

2. 数据类型错误：TensorFlow支持的数据类型非常多，因此在使用张量时，必须确保所使用的数据类型是正确的，否则可能会导致维度错误。

3. 数值错误：可能会出现负数大小的原因是因为输入的数据出现了意外的负数，例如类似于对图像进行旋转操作时，可能会出现负数像素值的情况。

解决方法

根据问题的原因，可以采取以下解决方法：

1. 检查维度是否正确：确保进行操作时正确地指定了维度大小，并且没有将不同大小的张量相加或相减。

2. 检查数据类型是否正确：确保所使用的数据类型与TensorFlow支持的数据类型一致，例如float32、int32等。

3. 检查输入的数据是否正确：当对图像进行操作时，应确保没有出现负数像素，可以通过使用像素归一化进行解决。

需要注意的是，如果出现了负数大小的错误，应该首先排除维度以及数据类型的错误，如果这两个方面都没有问题，那么就需要仔细检查数据。