Keras模型无法预测2个特征

Question

对于ML来说是相当新的；我建立并成功训练了一个具有2个特征并输出3个预测的模型。我的输入数据看起来像这样：

[[5 0]
 [5 1]
 [5 2]
 ...
 [0 5]]

形状为（1000，2）

但是，在使用.save方法保存模型并将其加载到单独的脚本中之后，模型会返回ValueError: Error when checking input: expected dense_121_input to have shape (2,) but got array with shape (1,) 尽管我将形状完全相同（1000,2）的数组传递给模型输入。

加载的keras模型是否存在已知问题，或者（可能是）我做错了什么？

附加：源代码段重新建模树：

kerasmodel = Sequential()

kerasmodel.add(Dense(layer_1, input_dim=2))
kerasmodel.add(Dense(neurons_1, activation='relu'))
kerasmodel.add(ELU())
kerasmodel.add(Dense(neurons_2, activation= 'relu'))
kerasmodel.add(Dense(3))

测试数组看起来像这样（出于参数考虑，我尝试使用同一数组进行训练和测试-训练有效，但测试失败）：

test_x=np.linspace(-test_range, test_range ,num=rows)
test_y=np.zeros_like(test_x)

test_data=np.vstack((test_x, test_y)).T