dense_input :应为3维，但得到形状为(x，y)的数组

dense_input是一个用于神经网络模型中的输入层的概念。它通常用于处理结构化数据，例如表格数据或具有固定长度特征的数据。

在这个问答内容中，dense_input被描述为应为3维，但得到形状为(x，y)的数组。这意味着输入数据的维度不符合预期，应该是一个3维数组，但实际上是一个形状为(x，y)的数组。

为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：

1. 确认输入数据的维度：首先，我们需要确认输入数据的维度。通常，神经网络的输入数据是一个3维数组，其形状为(batch_size，sequence_length，input_dim)。其中，batch_size表示每个训练批次中的样本数量，sequence_length表示每个样本的序列长度，input_dim表示每个时间步的特征维度。
2. 调整输入数据的维度：如果输入数据的维度不符合要求，我们可以使用相应的函数或方法来调整维度。例如，可以使用numpy库中的reshape函数来改变数组的形状，确保它是一个3维数组。
3. 检查数据的来源和处理过程：在调整输入数据维度之前，我们还应该检查数据的来源和处理过程。可能存在数据预处理或数据加载的步骤，其中可能会导致维度不匹配的问题。确保数据的处理过程正确无误，以避免维度错误。

总结起来，dense_input是神经网络模型中的输入层概念，用于处理结构化数据。在这个问答内容中，dense_input被描述为应为3维，但得到形状为(x，y)的数组。为了解决这个问题，我们需要确认输入数据的维度，并相应地调整维度，以确保它是一个3维数组。