ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 20, 2), found shape=(None, 2, 20)

这个错误提示是因为输入的数据形状与模型期望的形状不匹配。具体来说，这个模型期望输入数据的形状是`(batch_size, window_size, num_features)`，其中`batch_size`是样本数量，`window_size`是时间窗口大小，`num_features`是每个时间步的特征数量。但是在这个错误中，发现输入的数据形状是`(batch_size, num_features, window_size)`，即`num_features`和`window_size`的维度颠倒了。

为了解决这个错误，你可以尝试将输入数据在传递给模型之前进行转置，将`num_features`和`window_size`的维度颠倒回来。具体来说，你可以使用`numpy.transpose()`函数或者`numpy.swapaxes()`函数来实现转置操作。

以下是一个示例代码，用于将输入数据进行转置：

import numpy as np

# 生成正弦函数矩阵
t = np.linspace(0, 100, 1000)
x1 = np.sin(t)
x2 = np.sin(t * 2)

# 定义训练数据和标签
window_size = 20
x_train = []
y_train = []
for i in range(len(x1) - window_size):
    x_train.append([x1[i:i+window_size], x2[i:i+window_size]])
    if np.mean(x1[i:i+window_size]) > 0:
        y_train.append(0)  # 类别1
    else:
        y_train.append(1)  # 类别2
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)

# 转置输入数据
x_train = np.transpose(x_train, (0, 2, 1))  # 将最后两个维度进行转置

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(window_size, 2)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50)

# 预测类别
x_test = np.array([[x1[-window_size:], x2[-window_size:]]])
x_test = np.transpose(x_test, (0, 2, 1))  # 将最后两个维度进行转置
y_pred = model.predict(x_test)

print('Predicted class:', np.round(y_pred[0][0]))

在这个示例代码中，我们使用`numpy.transpose()`函数将输入数据进行了转置，以适应模型的期望形状。注意，我们需要在训练数据和测试数据上都进行转置操作。