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。