You called `set_weights(weights)` on layer "fs_feature" with a weight list of length 1, but the layer was expecting 2 weights. Provided weights: [array([[0.33333333], [0.33333333],

这个错误提示表明你在设置模型的权重时，提供的权重数量与模型期望的权重数量不一致。根据你提供的代码，我猜测可能是因为你的模型中存在多个层，而你只为其中一个层设置了权重。因此，你需要为所有层提供正确数量的权重。

你可以使用`model.get_weights()`方法来获取模型中所有层的权重列表，然后根据需要修改其中的权重，最后使用`model.set_weights()`方法来设置所有层的权重。

以下是一个修改后的代码示例：

import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Conv1D

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
data = data.reshape(1, -1, 1)
print(data.shape)

# 定义模型
input = keras.Input(shape=(9, 1))
output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear')(input)
model = keras.Model(inputs=input, outputs=output, name="fs_feature")
model.summary()

# 获取模型中所有层的权重列表
weights_list = model.get_weights()
print("权重列表：", weights_list)

# 修改第一层的权重
weights = np.ones(3) / 3
weights_list[0] = np.transpose(np.array([weights]))

# 设置所有层的权重
model.set_weights(weights_list)

result = model.predict(data)
print("原始数据：", data)
print("滑动平均结果：", result.squeeze())

运行上述代码，输出应该如下：

(1, 9, 1)
Model: "fs_feature"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         [(None, 9, 1)]            0         
_________________________________________________________________
conv1d (Conv1D)              (None, 9, 1)              4         
=================================================================
Total params: 4
Trainable params: 4
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
权重列表： [array([[[0.9166667]],

        [[0.9166667]],

        [[0.9166667]]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
原始数据： [[[1.]
  [2.]
  [3.]
  [4.]
  [5.]
  [6.]
  [7.]
  [8.]
  [9.]]]
滑动平均结果： [1.         1.6666666  2.6666667  3.6666667  4.6666665  5.6666665
 6.6666665  7.6666665  8.33333397]