File "mm_0704.py", line 690, in <module> f1.variables['train_predict_temp'][:,:,:,:] = train_predict_inverse_norm[:,:,:,:] File "src/netCDF4/_netCDF4.pyx", line 4903, in netCDF4._netCDF4.Variable.__setitem__ File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/netCDF4/utils.py", line 356, in _StartCountStride datashape = broadcasted_shape(shape, datashape) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/netCDF4/utils.py", line 964, in broadcasted_shape return np.broadcast(a, b).shape ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

根据你提供的错误信息，问题出现在文件 "mm_0704.py" 的第 690 行，即 `f1.variables['train_predict_temp'][:,:,:,:] = train_predict_inverse_norm[:,:,:,:]` 这一行。

根据错误信息，这个错误是由于形状不匹配导致的。具体来说，在对 `f1.variables['train_predict_temp']` 进行赋值时，赋值的源数据 `train_predict_inverse_norm` 的形状与目标变量的形状不匹配，无法广播到一个相同的形状。

要解决这个问题，你需要确保源数据 `train_predict_inverse_norm` 的形状与目标变量 `f1.variables['train_predict_temp']` 的形状是一致的。可以使用 `numpy.reshape()` 函数或其他方法来调整源数据的形状，使其与目标变量的形状匹配。

例如，如果 `f1.variables['train_predict_temp']` 是一个四维数组（比如，形状为 `(a, b, c, d)`），而 `train_predict_inverse_norm` 也是一个四维数组（比如，形状为 `(a, b, c, d)`），那么两者的形状是一致的，可以直接进行赋值操作。

如果两者的形状不同，你可以使用 `numpy.reshape()` 函数来调整源数据的形状，使其与目标变量的形状匹配。例如：

train_predict_inverse_norm_reshaped = np.reshape(train_predict_inverse_norm, f1.variables['train_predict_temp'].shape)
f1.variables['train_predict_temp'][:,:,:,:] = train_predict_inverse_norm_reshaped

请根据你的具体情况调整代码，确保源数据和目标变量的形状匹配，以解决这个问题。