ValueError:检查输入时出错:要求conv2d_1_input具有4维，但得到形状为(117，1，32，32，3)的数组

这个错误是由于输入数据的维度不符合要求导致的。在深度学习中，Conv2D层通常期望输入数据的维度为4维，即(batch_size, height, width, channels)。然而，根据给出的错误信息，输入数据的维度为(117, 1, 32, 32, 3)，多了一个维度。

为了解决这个问题，我们可以使用numpy库来重新调整输入数据的维度。具体步骤如下：

import numpy as np

# 假设输入数据为input_data
input_data = np.random.rand(117, 1, 32, 32, 3)

# 调整维度
input_data = np.squeeze(input_data)  # 去除多余的维度
input_data = np.transpose(input_data, (0, 2, 3, 1))  # 调整维度顺序

# 检查调整后的维度
print(input_data.shape)

这样，我们就将输入数据的维度调整为了(117, 32, 32, 3)，符合Conv2D层的要求。接下来，你可以将调整后的数据作为输入传递给模型进行训练或推理。

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