我正在使用 tensorflow 和 numpy，遇到了在单个测试示例上运行概率模型（）的问题。我的数组 x_test 是一个二维数组。
probability_model(x_test[:1])
工作正常，但是
probability_model(x_test[0])
回报 WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape Tensor("sequential_input:0", shape=(None, 28, 28), dtype=float32) for input (None, 28, 28), but it was re-called on a Tensor with incompatible shape (28, 28).
我认为 x_test[0] 和 x_test[:1] 会返回相同的一维数组，但是它出现在一个 (None, 28, 28) 维数组中，另一个结果在 (28,28) 数组中。所以我的问题不是关于 tensorflow（我只是用它来显示我的错误），这些表达式实际上会导致不同的数组，如果是这样，有什么区别，因为在分析它们的输出时，它们看起来是一样的。最后，是否有一个表达式可以用来将 x_test[0] 转换为我需要调用我的函数的 (None, 28, 28) 大小？
谢谢
一个简单的测试表明arr[0]返回位置 in 中的对象0，并arr[:1]返回在索引处切出的列表1（所以只是第一个对象）。
a = [1, 2, 3]
print(a[0], a[:1])
输出：
1 [1]
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