(None, 0, 5) 用keras.layers.MaxPool1D 出错

当你尝试使用 keras.layers.MaxPool1D 对一个形状为 (None, 0, 5) 的张量进行操作时，确实会遇到错误。这是因为 MaxPool1D 期望的输入是一个三维张量，其形状通常为 (batch_size, sequence_length, features)。

在你的例子中，sequence_length 为0，这意味着你的序列长度为0，这在实际应用中是不合理的。

为了解决这个问题，你应该确保你传递给 MaxPool1D 的张量有一个合理的 sequence_length。

例如，如果你的输入是一个形状为 (batch_size, timesteps, features) 的序列，你可以这样使用 MaxPool1D：

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import MaxPool1D  
  
model = Sequential()  
model.add(MaxPool1D(pool_size=2, input_shape=(timesteps, features)))  
# ... 添加其他层 ...

确保 timesteps 是一个大于0的整数。

如果你的输入数据真的是 (None, 0, 5)，那么你需要检查你的数据预处理步骤，确保你没有错误地删除了所有的时间步。