CNN多个输入，检查模型输入时出错:预期看到2个数组，但却得到以下1个数组的列表：

CNN多个输入是指卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中使用多个输入进行模型训练或推理的情况。在深度学习中，CNN是一种常用的神经网络架构，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。

当出现"检查模型输入时出错:预期看到2个数组，但却得到以下1个数组的列表"的错误提示时，意味着模型的输入数据不符合预期的格式。通常情况下，CNN模型的输入是一个或多个张量（数组）组成的列表，每个张量代表一个输入样本。而错误提示表明，模型期望接收两个数组作为输入，但实际只收到了一个数组。

解决这个问题的方法取决于具体的深度学习框架和代码实现。一般来说，可以通过以下步骤来解决该错误：

1. 检查输入数据的格式：确保输入数据的格式与模型的期望输入格式一致。例如，如果模型期望接收两个数组作为输入，那么输入数据应该是一个包含两个数组的列表。
2. 检查数据预处理过程：确保在将数据输入到模型之前，对数据进行了正确的预处理。包括数据的归一化、尺寸调整等操作，以确保输入数据与模型的输入要求相符。
3. 检查模型定义和输入层设置：确保在定义模型时，正确设置了输入层的参数。例如，使用某些深度学习框架时，需要指定输入张量的形状和数据类型。
4. 检查数据加载和输入过程：确保在加载数据并输入到模型之前，正确处理了数据的加载和输入过程。包括读取数据、划分训练集和测试集、批量处理等步骤。

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