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ValueError:检查目标时出错:要求dense_19具有3维，但得到形状为(5，3)的数组

这个错误是由于目标检查时出现了形状不匹配的问题。要求的目标是一个3维的数组，但是得到的数组形状是(5, 3)。

解决这个问题的方法是将得到的数组转换为3维数组。可以使用numpy库的reshape函数来实现。假设得到的数组名为target_array，可以使用以下代码将其转换为3维数组：

import numpy as np

target_array = np.reshape(target_array, (5, 3, 1))

这样就将形状为(5, 3)的数组转换为了形状为(5, 3, 1)的3维数组。

在云计算领域中，这个错误可能出现在机器学习或深度学习模型训练过程中。目标检查是在模型训练过程中用来验证目标数据的形状是否与模型输出的形状匹配。如果形状不匹配，就会抛出这个错误。

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相关搜索:Keras: ValueError:检查目标时出错:要求密集具有形状(10，)，但得到形状为(400，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_3具有形状(1，)，但得到形状为(5，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(2，)，但得到形状为(75，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求activation_5具有形状(1，)，但得到形状为(100，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_16具有形状(1，)，但得到形状为(30，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(1，)，但得到形状为(50，)的数组 ValueError:检查目标时出错:预期预测具有形状(4，)，但得到形状为(1，)的数组 python ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(12，)，但得到形状为(1，)的数组 Keras ValueError:检查目标时出错:要求dense_5具有形状(1，)，但得到形状为(0，)的数组 Keras ValueError:检查目标时出错:要求dense_16具有形状(2，)，但得到形状为(1，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_4具有形状(4，)，但得到具有形状(1，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_3具有形状(%1，)，但得到具有形状(%2，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_3具有形状(1000，)，但得到具有形状(1，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求avg_pool具有4维，但得到形状为(100，2)的数组 Keras LSTM ValueError:检查目标时出错:要求dense_23具有形状(1，)，但得到形状为(70，)的数组检查目标时出错:要求dense_1具有形状(1，)，但得到形状为(256，)的数组检查目标时出错:要求dense_3具有形状(1，)，但得到形状为(1000，)的数组检查目标时出错:要求concatenate_1具有形状(1，)，但得到形状为(851，)的数组检查目标时出错:要求dense_2具有形状(9，)，但得到形状为(30，)的数组 ValueError:检查目标时出错:要求dense_13具有形状(None，6)，但得到形状为(6，1)的数组

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