ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-571552a9fb46> in <module>() ----> 1 prediction = model.predict(number_data_normalize) 2 print(prediction) 3 np.max(prediction) 4 np.argmax(prediction) D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in predict(self, x, batch_size, verbose, steps) 1147 'argument.') 1148 # Validate user data. -> 1149 x, _, _ = self._standardize_user_data(x) 1150 if self.stateful: 1151 if x[0].shape[0] > batch_size and x[0].shape[0] % batch_size != 0: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size) 749 feed_input_shapes, 750 check_batch_axis=False, # Don't enforce the batch size. --> 751 exception_prefix='input') 752 753 if y is not None: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix) 126 ': expected ' + names[i] + ' to have ' + 127 str(len(shape)) + ' dimensions, but got array ' --> 128 'with shape ' + str(data_shape)) 129 if not check_batch_axis: 130 data_shape = data_shape[1:] ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (1, 784)

这个错误是因为模型期望输入有四个维度，而你的输入数据只有两个维度。在使用CNN进行图像预测时，通常需要将图像转换为四维张量，形状为(batch_size, height, width, channels)。

在你的情况下，你的输入数据只有一个样本，所以batch_size为1，但是缺少height、width和channels信息。根据你的代码，看起来你的图像是灰度图像，并且大小为28x28。

你可以将输入数据重塑为四维张量，如下所示：

number_data_normalize = number_data_normalize.reshape(1, 28, 28, 1)

这里，我们将数据从(1, 784)重塑为(1, 28, 28, 1)，其中1表示通道数。请注意，这里的通道数是1，因为灰度图像只有一个通道。

然后，你可以再次尝试使用模型进行预测：

prediction = model.predict(number_data_normalize)
print(prediction)
np.max(prediction)
np.argmax(prediction)

这样应该就可以正确地进行预测了。记得确保加载了正确的模型，并且模型已经针对MINST数据集进行了训练。

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ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-000300cc57e6> in <module> ----> 1 QR(M) <ipython-input-19-490e012c78fb> in QR(A) 6 a = R[j:, j] 7 v = np.zeros(m) ----> 8 v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(1, m, j) 9 v = v / np.linalg.norm(v) 10 H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (9,) (1,10) 会报这个错

这个错误是因为 `np.eye(1, m, j)` 返回的是一个形状为 `(1, m)` 的矩阵，而 `a` 是一个形状为 `(9,)` 的向量，无法直接相加。可以将 `np.eye(1, m, j)` 改为 `np.eye(m)[j:]`，如下所示：

def QR(A):
    m, n = A.shape
    Q = np.eye(m)
    R = A.copy()
    for j in range(min(m, n)):
        a = R[j:, j]
        v = np.zeros(m)
        v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(m)[j:]
        v = v / np.linalg.norm(v)
        H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v)
        Q = Q @ H
        R = H @ R
    coeff_matrix = sp.Matrix(np.zeros((10, 10)))
    for i in range(10):
        for j in range(10):
            coeff_matrix[i, j] = sp.Matrix(x[i]).coeff(sp.Symbol('a{}'.format(j + 1)))
    return(coeff_matrix)

这里使用 `np.eye(m)[j:]` 来获取第 `j` 行及其之后的单位矩阵。

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-e77514c20961> in <module> 25 26 # 构建新的数据集 ---> 27 for user_id, group in tqdm(grouped): 28 songs = list(group['song_id']) 29 for i in range(len(songs)): ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这是一个 Python 的 ValueError 异常，提示你的代码在执行时出现了错误。具体来说，是因为在第 27 行代码中，你使用了 unpacking 的方式，但是却期望得到 2 个返回值。而实际上，grouped 这个变量返回的值可能不是一个长度为 2 的 tuple。你可以检查一下 grouped 这个变量的类型和值，看看是否符合你的预期。如果不符合，你需要调整代码以适应实际情况。