in _prep_ndarray raise ValueError(f"Must pass 2-d input. shape={values.shape}") ValueError: Must pass 2-d input. shape=(1440, 4, 1)

这个错误提示是由于输入的数据形状不符合要求导致的。通常情况下，模型要求的输入数据是一个二维的张量，而你传入的数据形状为`(1440, 4, 1)`，它是一个三维的张量。一种可能的解决方法是将数据形状转换为模型所需的形状。你可以使用`numpy.reshape`函数或者`tensorflow.reshape`函数来实现形状的转换。具体来说，如果你想将输入数据形状转换为`(batch_size, sequence_length)`，你可以这样做：

import numpy as np

# 假设你的输入数据为 values
values = np.random.rand(1440, 4, 1)

# 将数据形状转换为 (batch_size, sequence_length)
batch_size, sequence_length, _ = values.shape
values = np.reshape(values, (batch_size, sequence_length))

如果你使用的是TensorFlow，则可以使用`tf.reshape`函数来实现同样的转换：

import tensorflow as tf

# 假设你的输入数据为 values
values = tf.random.uniform(shape=(1440, 4, 1))

# 将数据形状转换为 (batch_size, sequence_length)
batch_size, sequence_length, _ = values.shape
values = tf.reshape(values, (batch_size, sequence_length))

这样就可以将数据形状转换为模型所需的形状了。如果你的模型需要其他形状的输入数据，你可以根据具体情况进行相应的转换。