问Python -整形不起作用

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我使用keras训练一个CNN，基本误差是维数不匹配。

原因是，调试后：

print("Before")
print(TX.shape)
print(TeX.shape)

X_train = TX.reshape(1000, 1, img_rows, img_cols)
X_test = TeX.reshape(430, 1, img_rows, img_cols)
print("After")
print(TX.shape)
print(TeX.shape)

产生产出：

Using Theano backend.
Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti (CNMeM is disabled, CuDNN not available)
Before
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)
After
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)

如果需要，我的模型总结如下：

____________________________________________________________________________________________________

图层(类型)输出形状Param #连接到

convolution2d_1 (Convolution2D) (无，32，25，34) 320 convolution2d_input_1

activation_1 (激活)(无，32，25，34) 0 convolution2d_1

convolution2d_2 (Convolution2D) (无，32，23，32) 9248 activation_1

activation_2 (激活)(无，32，23，32) 0 convolution2d_2

convolution2d_3 (Convolution2D) (无，32，21，30) 9248 activation_2

activation_3 (激活)(无，32，21，30) 0 convolution2d_3

maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (无，32，10，15) 0 activation_3

dropout_1 (Dropout) (无，32，10，15) 0 maxpooling2d_1

flatten_1 (平坦)(无，4800) 0 dropout_1

dense_1 (稠密)(无，128个) 614528 flatten_1

activation_4 (激活)(无，128个)0 dense_1

dropout_2 (Dropout) (无，128个)0 activation_4

dense_2 (稠密)(无，26) 3354 dropout_2

activation_5 (激活)(无，26) 0 dense_2

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