然后根据上边的修改意见再运行代码出现了这样的错误 ValueError: cannot reshape array of size 10701738 into shape (1280,1) 怎样修改

根据您提供的错误信息 `ValueError: cannot reshape array of size 10701738 into shape (1280, 1)`，可以看出问题是数组的大小（10701738）无法重塑成形状 `(1280, 1)`。这意味着您的数据形状与预期不符。

### 解决方案：

1. **检查数据形状**：
- 首先，确认您的数据是否确实是 10701738 个元素。
- 如果不是，请检查数据加载和处理过程中是否有遗漏或错误。

2. **调整目标形状**：
- 确认您期望的数据形状是否正确。如果您确实希望将数据重塑为 `(1280, 1)`，则需要确保数据的总元素数等于 1280。

3. **分批次处理数据**：
- 如果您的数据量很大，可以考虑分批次处理数据。例如，如果每个样本有 1280 个特征，您可以将数据分成多个批次。

### 示例代码：

假设您的数据是一个一维数组 `data`，且每个样本有 1280 个特征，您可以按如下方式进行处理：

import numpy as np

# 假设 data 是您的原始数据
data = np.random.rand(10701738)

# 计算样本数量
num_samples = len(data) // 1280

# 检查数据长度是否能被 1280 整除
if len(data) % 1280 != 0:
    raise ValueError("Data length is not divisible by 1280")

# 重塑数据
reshaped_data = data.reshape((num_samples, 1280, 1))

print(reshaped_data.shape)

### 解释：
- `len(data) // 1280`：计算可以有多少个样本。
- `len(data) % 1280 != 0`：检查数据长度是否能被 1280 整除，如果不整除，抛出异常。
- `data.reshape((num_samples, 1280, 1))`：将数据重塑为 `(num_samples, 1280, 1)` 形状。

### 如果数据长度不整除：
如果数据长度不能被 1280 整除，您可能需要截断或填充数据以使其满足要求。以下是两种处理方式：

1. **截断数据**：

   data = data[:num_samples * 1280]
   reshaped_data = data.reshape((num_samples, 1280, 1))

2. **填充数据**：

   padding_length = 1280 - (len(data) % 1280)
   padded_data = np.pad(data, (0, padding_length), mode='constant', constant_values=0)
   reshaped_data = padded_data.reshape((-1, 1280, 1))

选择适合您应用场景的方法进行处理即可。