图像分类器ValueError:检查目标时出错:要求dense_31具有2维，但得到具有形状的数组(1463,224,224，3)

这个错误是由于输入的目标数组形状不符合要求导致的。通常情况下，图像分类器的输入应该是一个二维数组，而不是一个三维数组。

解决这个问题的方法是将输入的目标数组进行重塑，使其变为二维数组。可以使用numpy库中的reshape函数来实现。假设你的目标数组名为target_array，可以使用以下代码进行重塑：

import numpy as np

reshaped_array = np.reshape(target_array, (target_array.shape[0], -1))

这里的target_array.shape[0]表示目标数组的第一个维度的大小，-1表示根据原始数组的大小自动计算第二个维度的大小。

重塑后的数组reshaped_array可以作为图像分类器的输入。

关于图像分类器的概念，它是一种机器学习模型，用于将输入的图像分为不同的类别。图像分类器在计算机视觉领域有广泛的应用，例如图像识别、人脸识别、物体检测等。

在腾讯云中，推荐使用腾讯云的AI图像识别服务来实现图像分类器。该服务提供了丰富的图像识别能力，包括图像标签、场景识别、人脸识别等功能。你可以通过以下链接了解更多关于腾讯云AI图像识别服务的信息：

腾讯云AI图像识别服务

希望以上信息能够帮助你解决问题并了解图像分类器的相关知识。如果还有其他问题，请随时提问。