问题描述
本人在做kaggle项目DogsVSCats时，在使用keras定义模型时，发生了以下错误：
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling2d_28/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,32,64].
问题原因
keras提供了两种后端，一种是Theano，另一种是Tensorflow
在卷积核使用不同的内核时，由于input_shape的格式不同会导致报错
Theano：
input_shape=(3,ROWS, COLS)
Tensorflow:
input_shape=(ROWS, COLS,3)
解决方法
将input_shape=(3,ROWS,COLS)改为tensorflow格式：```input_shape=(ROWS,COLS,3)``
问题解决。
11.22更新：续
经过探索，前面的方法其实并不好用，是一个坑，因为后面在进行model.fit()时会报错，大致意思是由于input_shape(ROWS,COLS,3)，可期望输入是（3,ROWS,COLS）。
解决办法
1. 明白是keras版本是1还是2,model.add格式要对
keras1:
model.add(Convolution2D(128, 3, 3, border_mode='same', activation='relu'))
keras2:
model.add(Convolution2D(64,(3,3), activation='relu',padding='same'))
2. 将Theano内核更改为tensorflow
Theano:
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
Tensorflow:
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),data_format="channels_first"))
或者：
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),dim_ordering="th"))
持续更新，如果您使用这个方法解决不了，欢迎您积极贡献相关问题:)
