ValueError: cannot reshape array of size 226560000 into shape (1,15000,59,1)

This error occurs because the input array has a size of 226560000, which cannot be reshaped into the desired shape of (1,15000,59,1).

The desired shape indicates that the input array should have 1 sample, with 15000 rows, 59 columns, and 1 channel. However, the current size of the input array is much larger than what is required for this shape.

To resolve this error, you can try checking the input array's shape and size to ensure that it matches the expected input shape. Additionally, you may need to preprocess or resize the input data to match the desired shape.

相关问题

ValueError: cannot reshape array of size 1 into shape (3000,1)

这个错误通常发生在你试图将一个大小为 1 的数组重塑为形状为 (3000, 1) 的数组时。

这个错误发生的原因可能是你的原始数组的大小不足以创建一个形状为 (3000, 1) 的数组。请检查你的代码，确保你正在使用正确的数组和正确的尺寸。

你可以尝试使用 `numpy` 库的 `resize()` 方法将数组调整为正确的大小。例如，如果你有一个名为 `arr` 的大小为 1 的数组，你可以使用以下代码将其调整为形状为 (3000, 1) 的数组：

import numpy as np

arr = np.resize(arr, (3000, 1))

这将调整 `arr` 的大小，使其具有形状为 (3000, 1) 的数组。请注意，这将改变数组中的值，因此请确保在调整大小之前备份原始数组。

ValueError: cannot reshape array of size 784 into shape (1,10)

这个错误通常发生在尝试将一个大小为784的数组重新整形为一个大小为(1,10)的数组时。这个错误通常是因为你试图使用不兼容的形状来重新整形数组。

要解决这个问题，你需要确保你的原始数组的大小与你尝试重新整形的大小相同。你可以使用`np.shape()`函数来检查你的数组的大小，然后使用`np.reshape()`函数来重新整形它。

例如，如果你想将一个大小为784的一维数组重新整形为一个大小为(1,10)的二维数组，你可以这样做：

import numpy as np

# 创建一个大小为784的一维数组
a = np.random.rand(784)

# 检查a的大小
print(np.shape(a))  # 输出 (784,)

# 尝试将a重新整形为一个大小为(1,10)的二维数组
b = np.reshape(a, (1,10))

# 这里会抛出ValueError错误，因为尝试重新整形不兼容的形状

在这个例子中，我们尝试将一个大小为784的一维数组重新整形为一个大小为(1,10)的二维数组，但是它们的大小不兼容，所以会抛出ValueError错误。