ValueError: Dimensions must be equal, but are 4 and 6 for '{{node mean_squared_error/SquaredDifference}} = SquaredDifference[T=DT_FLOAT](sequential/dense_4/BiasAdd, Cast)' with input shapes: [?,4], [?,6].该怎么修改代码

这个错误是因为你在使用Keras中的mean_squared_error损失函数时，输出的形状与真实标签的形状不匹配。

要解决这个问题，你可以检查一下你的模型输出的形状和标签的形状是否一致。如果不一致，你可以使用Keras中的Reshape函数或者Flatten函数来调整它们的形状，使它们匹配。

另外，你也可以使用其他的损失函数，比如mean_absolute_error或者categorical_crossentropy等。

下面是一些修改代码的建议：

1. 使用Reshape函数调整输出形状：

import keras.backend as K

def custom_loss(y_true, y_pred):
    y_true = K.reshape(y_true, (-1, 4))
    y_pred = K.reshape(y_pred, (-1, 4))
    return K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=-1)

2. 使用Flatten函数调整输出形状：

import keras.backend as K

def custom_loss(y_true, y_pred):
    y_true = K.flatten(y_true)
    y_pred = K.flatten(y_pred)
    return K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=-1)

3. 使用其他的损失函数：

from keras.losses import mean_absolute_error

model.compile(loss=mean_absolute_error, optimizer='adam')

希望这些建议能够帮助你解决问题。