ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (512, 1) but got array with shape (1, 512)

这个错误是因为模型期望的输入形状是 `(512, 1)`，而你提供的输入形状是 `(1, 512)`。输入形状不匹配导致了这个错误。

你可以使用 `np.transpose` 函数来转置输入的形状，将 `(1, 512)` 转换为 `(512, 1)`，例如：

import numpy as np

input_1 = np.transpose(input_1)

然后，你可以将转换后的 `input_1` 输入到模型中。确保输入形状与模型期望的形状匹配即可。

相关问题

ValueError: Error when checking input: expected dense_9_input to have shape (12,) but got array with shape (11,)

这个错误通常是因为你的输入数据的形状与模型期望的形状不匹配。在这种情况下，您的模型期望输入具有12个特征，但您提供的输入只有11个特征。

要解决这个问题，您可以检查输入数据的形状并确认它是否正确。如果您使用的是Keras，则可以使用`model.summary()`方法检查您的模型的输入形状和输出形状是否正确。您还可以使用`np.shape()`方法检查您的输入数据的形状。

如果您的输入数据确实不完整，则可以通过添加缺失的特征或更改模型的期望输入形状来解决该问题。

ValueError: Error when checking input: expected dense_21_input to have shape (12,) but got array with shape (11,)

这个错误通常是由于输入的数据形状与模型期望的输入形状不匹配导致的。在这种情况下，模型期望的输入形状是 (12,)，但是你给模型输入的数据形状是 (11,)。

你可以检查一下你的输入数据，看看是否确实有 12 个特征。如果你确定输入数据是正确的，那么你可能需要检查一下模型的输入层是否正确设置了输入形状。你可以使用 `input_shape` 参数来设置模型的输入形状，例如：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(12,))

# 定义其他层
...

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在这个例子中，我们通过 `Input` 函数定义了一个输入层，并且通过 `shape` 参数设置了输入形状为 (12,)。然后我们定义了其他层，并且通过 `inputs` 参数将输入层与其他层连接起来，构建了一个模型。

如果你已经设置了正确的输入形状，但是仍然遇到了这个错误，那么你可能需要检查一下输入数据的维度是否正确。你可以使用 `numpy` 库中的 `reshape` 函数来改变数据的形状，例如：

import numpy as np

# 将数据变形为 (1, 11) 的形状
input_data = np.reshape(input_data, (1, 11))

# 使用模型进行预测
model.predict(input_data)

在这个例子中，我们使用 `reshape` 函数将输入数据的形状改变为 (1, 11)，使得它符合模型的输入形状。然后我们使用模型进行预测，这时就不会再出现上面的错误了。