conv2d_1_input应具有形状(28，28，1)，但获得具有形状(1，28，28)的数组

conv2d_1_input是一个输入层，用于接收二维卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的输入数据。根据给出的问题，它应该具有形状(28, 28, 1)，但实际上获得的是形状为(1, 28, 28)的数组。

这个问题涉及到了深度学习中的卷积操作和输入数据的维度。在卷积神经网络中，卷积层的输入通常是一个三维张量，其形状为(宽度, 高度, 通道数)。在这个问题中，输入的宽度和高度都是28，通道数为1。

解决这个问题的方法是对输入数据进行维度转换，将形状为(1, 28, 28)的数组转换为形状为(28, 28, 1)的数组。可以使用numpy库中的transpose函数来实现维度转换。

以下是一个示例代码，展示了如何将形状为(1, 28, 28)的数组转换为形状为(28, 28, 1)的数组：

import numpy as np

# 原始输入数组
input_array = np.ones((1, 28, 28))

# 转换维度
transposed_array = np.transpose(input_array, (1, 2, 0))

# 打印转换后的数组形状
print(transposed_array.shape)

输出结果为： (28, 28, 1)

这样，我们就成功地将形状为(1, 28, 28)的数组转换为了形状为(28, 28, 1)的数组。现在，conv2d_1_input具有了正确的形状，可以作为卷积神经网络的输入层使用。

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