Traceback (most recent call last): File "E:\Python_study\机器学习\课程设计\NN.py", line 62, in <module> y_pred_example = y_pred = model.predict(y_test[117]) File "C:\Users\YU\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\YU\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\keras\engine\data_adapter.py", line 1082, in select_data_adapter raise ValueError( ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.int64'>, <class 'NoneType'> Process finished with exit code 1

这个错误是由于输入数据类型不匹配导致的。你的代码中，`y_test[117]` 可能是个整数类型，而模型需要的是一个数组或张量。你需要将 `y_test[117]` 转换为正确的数据类型，可以使用 `numpy` 库的 `reshape` 函数来实现。具体方法如下：

import numpy as np

# 将 y_test[117] 转换为二维数组
x = np.array(y_test[117]).reshape(1, -1)

# 使用转换后的数组来进行预测
y_pred_example = model.predict(x)

这里将 `y_test[117]` 转换为一个形状为 `(1, n)` 的二维数组，其中 `n` 是 `y_test[117]` 的长度。这样就可以将其作为模型的输入进行预测了。