ValueError: cannot reshape array of size 3920 into shape (4,784)
时间: 2024-05-21 19:18:11 浏览: 20
这个错误通常发生在你试图将一个尺寸为 3920 的数组重塑为一个 4x784 的数组时。这可能是因为你的代码中某些地方没有正确处理数组尺寸或者你的输入数据的尺寸不正确。
你可以检查一下你的代码,确认你对数组的操作是正确的。另外,也可以检查一下你的输入数据的尺寸是否正确,可能需要对输入数据进行一些预处理或调整尺寸。
相关问题
ValueError: cannot reshape array of size 784 into shape (1,10)
这个错误通常发生在尝试将一个大小为784的数组重新整形为一个大小为(1,10)的数组时。这个错误通常是因为你试图使用不兼容的形状来重新整形数组。
要解决这个问题,你需要确保你的原始数组的大小与你尝试重新整形的大小相同。你可以使用`np.shape()`函数来检查你的数组的大小,然后使用`np.reshape()`函数来重新整形它。
例如,如果你想将一个大小为784的一维数组重新整形为一个大小为(1,10)的二维数组,你可以这样做:
```
import numpy as np
# 创建一个大小为784的一维数组
a = np.random.rand(784)
# 检查a的大小
print(np.shape(a)) # 输出 (784,)
# 尝试将a重新整形为一个大小为(1,10)的二维数组
b = np.reshape(a, (1,10))
# 这里会抛出ValueError错误,因为尝试重新整形不兼容的形状
```
在这个例子中,我们尝试将一个大小为784的一维数组重新整形为一个大小为(1,10)的二维数组,但是它们的大小不兼容,所以会抛出ValueError错误。
ValueError: cannot reshape array of size 200 into shape (896)
This error message is indicating that you are attempting to reshape an array with 200 elements into a shape that requires 896 elements. This is not possible because the new shape requires more elements than are available in the original array.
To fix this error, you will need to adjust the shape that you are trying to reshape the array into so that it matches the number of elements in the original array. Alternatively, you can adjust the size of the original array so that it matches the desired shape.