当我在这个教程中运行代码时，遇到了一些错误。我想对一些测试数据进行预测。当我运行以下代码时，它可以正常工作：

res = model.predict(test_data[0:2], verbose=1)   # 这可以工作[[0.25896776] [0.9984256 ]]

然而，当我运行以下代码时：

res = model.predict(test_data[0], verbose=1)     # 这不工作 

它会给我以下错误：

ValueError: Error when checking input: expected embedding_1_input to have shape (256,) but got array with shape (1,)

这里是 test_data[0] 的形状和详细信息。我该如何解决这个问题？

回答：

简短回答： 使用 test_data[0:1] 代替 test_data[0]。

详细回答： Keras/TF 模型处理的是批次的输入样本。因此，当你只提供一个输入样本时，它仍然应该具有 (1, sample_shape) 的形状。然而，当你像 test_data[0] 这样切片 test_data 数组时，它会给你第一个元素，并且移除第一个轴/维度，即形状为 (sample_shape,)（在本例中为 (256,)）。为了解决这个问题，使用 test_data[0:1] 以保留第一个轴/维度（即形状将为 (1, 256)）。