我正在训练一个基于字符级别的文本卷积神经网络，并且想进行最大池化操作。tf.nn.max_pool函数需要一个四维张量，但TensorFlow中的一维卷积网络是三维的（[batch, width, depth]），因此当我将conv1d的输出传递给最大池化函数时，出现了以下错误：

ValueError: Shape (1, 144, 512) must have rank 4

我是TensorFlow和深度学习框架的新手，想在这里寻求最佳实践的建议，因为我能想象到有多种解决方法。如何在一维情况下进行最大池化操作呢？

谢谢。

回答：

一种快速的方法是添加一个额外的单一维度，即将形状变为(1, 1, 144, 512)，然后你可以使用tf.squeeze将其还原回来。

不过，我对其他方法也很好奇。