我有这个错误
检查输入时出错：预期 input_13 有 4 个维度，但得到形状为 (7, 100, 100) 的数组
对于以下代码，我应该如何重塑数组以适应 4 维，我搜索了它，但不理解以前的解决方案。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)
If x是您的数据数组，您应该简单地应用以下转换：
x = x.reshape((-1, 100, 100, 1))
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