keras 中的形状问题 [anwsered]

Question

import numpy as np


data = np.zeros((20))
data

from keras.layers import Input,Dense,Flatten
import keras

model = keras.Sequential([
    Input(19),
    Dense(8,activation = 'relu'),
    Dense(2,activation = 'softmax')])
model.compile(loss = 'categorical_crossentropy',metrics=  ['accuracy'], optimizer='adam')
model.summary()
#%%
def to_cat(data,n = 2):
    return keras.utils.to_categorical(data,n)

while True:
    print(data)
    model.fit(
        data[:-1],
        to_cat(data[-1]),
        verbose= False
    )
    data = data[1:]
    model.predict(data,verbose= False)
    data = np.append(data,  np.array(int(input('1 or 0'))))

我写了一个程序来猜测我的下一个数字（1 或 0），但结果是一些奇怪的错误，任何操作都不会消失

ValueError: Data cardinality is ambiguous:
  x sizes: 19
  y sizes: 2
Make sure all arrays contain the same number of samples.

请帮忙

我试过堆叠（tf.stack），因为我看到它在其他情况下有帮助，但它对我没有帮助

更新：

回复

model.fit(
data[:-1].reshape(1,19),
data[-1].reshape(1,1))