ValueError: Error when checking input: expected input_3 to have 3 dimensions, but got array with shape (500, 50)

这个错误通常是因为你的神经网络模型期望的输入张量维度与实际输入数据张量维度不匹配导致的。在你的代码中，输入张量 `input_3` 期望的维度是三维的，而你实际传入的数据张量 `array` 的维度是二维的。你需要确认你的输入数据张量的维度是否与模型期望的维度匹配，如果不匹配，你需要对输入数据进行reshape操作，将其变为与模型期望的维度匹配的形状。

相关问题

ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (30545, 1)

这个错误通常是由于输入数据的维度不匹配导致的。在这个具体的错误中，模型期望的输入数据应该是一个三维的张量，但是得到的却是一个二维的数组。

你可以检查一下你的输入数据的形状是否正确。如果你的输入数据确实是一个二维数组，那么你可以考虑将它转换为一个三维张量，例如通过添加一个维度，即将形状从 (30545, 1) 转换为 (30545, 1, 1)。

另外，你也可以检查一下模型的输入层的形状是否与你的输入数据的形状匹配。如果不匹配，你需要相应地调整模型的输入层。

ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 1 dimensions, but got array with shape (320, 1)

这个错误通常发生在输入数据的维度与模型期望的维度不匹配时。根据错误消息，模型期望的输入维度是1，但实际输入的数据维度是(320, 1)。为了解决这个问题，你可以尝试重新调整数据的形状以适应模型的要求。

具体来说，你可以使用reshape()函数将数据的形状从(320, 1)转换为(320,)，这样就可以符合模型的要求。代码示例如下：

import numpy as np

# 假设你的输入数据是input_data
input_data = np.random.random((320, 1))

# 调整数据形状
input_data = input_data.reshape((320,))

# 继续进行后续操作，如传入模型进行预测等

通过这种方式，你可以将输入数据的形状调整为模型所期望的形状，从而避免这个错误。