这个问题通常出现在使用神经网络训练数据时，例如在keras中。可以通过检查数据维度来解决。确保输入数组包含相同数目的样本，可以使用numpy库的reshape()函数来将数组调整为相同数目的样本。例如：

import numpy as np

假设有两个数组 X_train 和 y_train，它们分别包含训练数据和标签。

检查两个数组是否包含相同数量的样本。

assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0], "错误：训练数据和标签数量不一致！"

如果数组数量不相同，则使用reshape函数调整数组。

if X_train.shape[0] != y_train.shape[0]: max_len = min(X_train.shape[0], y_train.shape[0]) X_train = np.reshape(X_train[:max_len], [max_len, X_train.shape[1]]) y_train = np.reshape(y_train[:max_len], [max_len, y_train.shape[1]])