报错 ValueError: Input 0 is incompatible with layer simple_cnn: expected shape=(None, 1601, 7, 1), found shape=(None, 7, 1, 1)

这个错误是因为输入数据的格式不正确，而模型的输入层期望的输入数据格式为 (None, 1601, 7, 1)。可以使用 reshape() 函数将输入数据的格式进行转换，将其变成四维张量。

可以按照以下方式修改代码：

# 定义一组输入和输出数据
x_train = np.random.rand(1601, 7)
y_train = np.random.rand(1601,)

# 对输入数据进行 reshape，将其转换成四维数组
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1, 1)

# 定义输入数据的格式
input_shape = (x_train.shape[1], x_train.shape[2], x_train.shape[3])
x = keras.Input(shape=input_shape)

# 建立卷积层
conv1 = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)

# 建立池化层
pool1 = layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(conv1)

# 建立全连接层
flatten = layers.Flatten()(pool1)
fc1 = layers.Dense(64, activation='relu')(flatten)

# 建立输出层
output = layers.Dense(1, activation='linear')(fc1)

# 编译模型
model = keras.Model(inputs=x, outputs=output, name='simple_cnn')
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 对模型进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在以上代码中，我们首先使用 reshape() 函数将输入数据进行转换，然后根据新的输入数据格式重新定义了模型的输入层。接着，按照之前的步骤建立了卷积层、池化层、全连接层和输出层，最后编译了模型并进行了训练。