此问题通常在神经网络模型创建时出现，常见原因是输入数据形状与模型期望的数据形状不一致。解决方法是检查输入数据的形状与模型期望的形状是否相符，可以使用以下代码来检查和调整数据形状：

import numpy as np
from tensorflow.keras import layers, models

# 构造模型
model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dense(10)
])

# 构造数据
x_train = np.random.random((1000, 784))
y_train = np.random.random((1000, 10))

# 检查数据形状
print('x_train shape:', x_train.shape) # (1000, 784)
print('y_train shape:', y_train.shape) # (1000, 10)

# 调整输入数据形状
x_train = x_train.reshape((1000, 28, 28))
print('new x_train shape:', x_train.shape) # (1000, 28, 28)

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)

在这个示例中，我们通过reshape函数将原始输入数据x_train的形状从(1000, 784)改变为(1000, 28, 28)，使其与模型期望的形状匹配。