ValueError:检查输入时出错:应为dense_6_input具有3维，但得到的是具有形状的数组

这个错误是由于输入的数据维度不匹配导致的。根据错误提示，模型期望的输入是一个3维数组，但实际得到的输入是一个具有形状的数组。

解决这个问题的方法取决于你使用的是哪个框架或库来构建模型。一般来说，你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题：

1. 检查输入数据的维度：确保输入数据的维度与模型期望的输入维度一致。你可以使用shape属性来查看数组的维度信息。
2. 调整输入数据的维度：如果输入数据的维度不匹配，你可以使用相应的函数或方法来调整数据的维度。例如，对于Numpy数组，你可以使用reshape函数来改变数组的形状。
3. 检查模型的输入层：确保模型的输入层与输入数据的维度匹配。你可以使用模型的summary方法来查看模型的结构和输入层的期望形状。
4. 检查数据预处理过程：如果你在输入数据之前对数据进行了预处理，例如归一化或标准化，确保预处理过程没有改变数据的维度。
5. 检查模型的训练过程：如果你在训练模型时遇到了这个错误，确保训练数据的维度与模型的输入层匹配。

以下是一个示例解决方案，假设你使用的是Keras框架：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(10,)))  # 假设输入维度为10

# 生成一个具有错误维度的输入数据
input_data = np.random.rand(5, 5)  # 错误的维度

# 解决方案：调整输入数据的维度
input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)  # 添加一个维度

# 检查输入数据的维度
print(input_data.shape)  # 输出：(1, 5, 5)

# 使用模型进行预测
output = model.predict(input_data)

在这个示例中，我们使用np.expand_dims函数将输入数据的维度从(5, 5)调整为(1, 5, 5)，以匹配模型的输入层期望的维度。然后，我们可以使用模型对调整后的输入数据进行预测。

请注意，以上解决方案仅供参考，具体的解决方法可能因你使用的框架或库而有所不同。在实际应用中，你需要根据具体情况进行调整和处理。