model.output_shape 为(None, 16)把它调成三维

`model.output_shape`通常是指在使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）时，模型输出的形状。在你提供的例子中，`model.output_shape`为`(None, 16)`，这意味着模型的输出是一个二维数组，其中`None`表示批次大小（batch size）是不确定的，`16`表示有16个输出特征。

如果你想要将这个输出形状转换为三维，你可能需要根据你的具体应用场景来调整模型的输出层或者处理逻辑。以下是一些可能的方式：

1. 如果你的模型是一个分类模型，你可以使用`Dense`层（或全连接层）并指定输出单元的数量以及激活函数来增加输出的维度。例如，在Keras中，你可以这样设置：

model.add(Dense(16, activation='relu'))  # 假设你想要16个输出并且使用ReLU激活函数
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 如果是二分类问题

但是，上面的代码仍然会保持输出为二维形状`(None, 1)`。

2. 如果你想要得到一个三维的输出形状，可能需要重新设计模型结构，使其能够输出三维张量。这通常意味着你需要有一个三维的空间结构作为输入，例如图像数据通常具有宽度、高度和通道数（如`(height, width, channels)`）。你可以添加卷积层（`Conv2D`）或池化层（`MaxPooling2D`）来创建或处理三维输出。

3. 你也可以在模型的输出之后，通过额外的编程逻辑来增加一个维度。例如，在处理数据时，可以手动添加一个额外的维度：

import numpy as np
# 假设output是模型输出的二维数组
output = model.predict(some_input_data)
output = output.reshape((output.shape[0], output.shape[1], 1))  # 增加一个额外的维度

这样就可以得到一个三维数组。

注意，增加输出的维度需要根据你的具体问题和数据的结构来决定，没有通用的解决方案。你需要考虑你的数据和任务，然后相应地设计模型或处理数据的逻辑。