在尝试拟合我的模型时，出现"ValueError: Shapes (64，4)和(64，10) my“

这个错误是由于模型中的两个张量的形状不匹配引起的。具体地说，模型期望的形状是一个(64, 4)的张量，而你提供了一个形状为(64, 10)的张量。

解决这个错误的方法有两种：

调整输入数据的形状：你需要将输入数据调整为模型期望的形状。可以使用numpy的reshape方法或者tf.reshape函数来实现。假设你的输入数据是一个名为data的张量，可以通过以下代码将其形状调整为(64, 4)：

data = tf.reshape(data, (64, 4))

如果你不确定数据应该如何调整形状，请检查模型的输入层，确保输入张量的形状与模型的输入层形状一致。

调整模型的输入层形状：如果你的数据本身是正确的形状，那么可能是模型的输入层形状定义有误。你可以检查模型的输入层，确保其形状与你的数据形状一致。例如，如果你期望的输入形状是(64, 4)，那么你可以在模型的输入层中设置如下：

inputs = tf.keras.Input(shape=(64, 4))

这样，模型就会期望一个形状为(64, 4)的张量作为输入。

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