数据基数模糊：x大小：60000，y大小：10000，请确保所有数组包含相同数量的样本MNIST

此错误通常是由于训练集和测试集的数据量不匹配而导致的。我们需要确保训练集和测试集中的样本数量相同。修改代码如下：

from keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 对训练集和测试集进行调整，确保数据量匹配
if x_train.shape[0] != y_train.shape[0]:
    raise ValueError("训练集中的样本数量与标签数量不匹配")
if x_test.shape[0] != y_test.shape[0]:
    raise ValueError("测试集中的样本数量与标签数量不匹配")
if x_train.shape[0] != x_test.shape[0]:
    raise ValueError("训练集中的样本数量与测试集中的样本数量不匹配")
    
# 其他的代码

在上述代码中，我们首先加载MNIST数据集。然后，我们对训练集和测试集的样本数量进行检查，确保它们相同。如果样本数量不同，我们会引发一个值错误来提醒我们。一旦我们已经确保了数据集中的样本数量匹配，我们就可以继续使用其他的代码了。