Python 3.x 预期输入有4个维度，但得到了具有形状的数组

我有这个错误

检查输入时出错：预期输入_13有4个维度，但得到了形状为（71000）的数组

对于下面的代码，我应该如何重塑数组以适应4维，我搜索了它，但不理解前面的解决方案。如果不清楚卷积神经网络中非常常见的问题，请询问

inputs=Input(shape=(100,100,1))

x=Conv2D(16,(3,3), padding='same')(inputs)
x=Activation('relu')(x)
x=Conv2D(8,(3,3))(x)
x=Activation('relu')(x)
x=MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(x)
x=Dropout(0.2)(x)
x=Dense(num_classes)(x)
x=Activation('softmax')(x)
output=Activation('softmax')(x)
model=Model([inputs], output)

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如果

x

是您的数据数组，则只需应用以下转换：

x = x.reshape((-1, 100, 100, 1))

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为什么我们使用-1你能解释一下位用法-1的意思吗？

numpy

自动推断形状，