数据基数不明确。确保所有数组包含相同数量的样本。卷积神经网络。

检查训练集和测试集的形状和数量是否一致。例如，在Keras中，可以使用以下代码检查数据集的形状：

print(train_data.shape) print(test_data.shape)

确保它们都具有相同的形状。如果数据集不一致，则可以使用reshape（）函数将它们转换为相同的形状。例如，如果训练集包含100个样本，每个样本有100个特征，但测试集只包含50个样本，则可以使用以下代码将测试集变成100 × 100的形状：

test_data = test_data.reshape(100, 100)

如果数据集的形状相同但数量不同，则需要确保它们具有相同的数量。一种解决方法是将数据集分为批次，使每个批次都包含相同数量的样本。例如，如果训练集包含100个样本，可以将其分成10个批次，每个批次包含10个样本：

train_data_batched = np.array_split(train_data, 10)

然后，使用批量进行模型的训练和测试。