在图像集第一维上添加一个新的维度，包括（batch，channel，height，width，target）。代码

好的，假设您的图像集是一个numpy数组，形状为 (n, height, width, channels)，其中 n 是图像数量，height 和 width 是图像的高度和宽度，channels 是图像的通道数。

您可以使用以下代码在图像集中添加新的维度：

import numpy as np

# 加载图像集，假设图像集在变量X中
X = ...

# 在第一维上添加一个新的批次维度和目标维度
X = np.expand_dims(X, axis=0)
X = np.expand_dims(X, axis=-1)

# 在第一维上添加的维度将成为新的批次维度，形状为 (1, n, height, width, channels, 1)
# 在最后一维上添加的维度将成为新的目标维度，形状为 (1, n, height, width, channels, 1)

这将使您的图像集转变成一个形状为 (1, n, height, width, channels, 1) 的numpy数组，可以直接输入到您的模型中进行预测。请注意，如果您的模型接受的输入形状不同，您需要相应地更改expand_dims函数的axis参数。