изменение поведения списка массива numpy при сохранении в файле .npy

Question

Я передаю данные в модель keras, которая имеет несколько входов и несколько выходов. Я структурировал данные, и это похоже на

data = [array([[[[0.987, 0.983,0.896],
                 [0.567, 0.78, 0.8765],
                     ........ so on 
>>> len(data)
>>> 3

>>> data[0].shape
>>> (33,248,248,3)

, и когда я сохраняю data в формате .npy и загружаю его снова, используя data2=np.load('data.npy'), я получаю данные как:

data2= [[[[[0.987, 0.983,0.896],
     [0.567, 0.78, 0.8765],
                     ........ so on 

>>> len(data2)
>>> 3

>>> data2[0].shape
>>> (33,248,248,3)

Теперь, когда я тренирую модель keras с данными, она работает нормально, но выдает следующую ошибку, когда я тренируюсь с данными 2.

ValueError: Error when checking model inputs: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 3 array(s), but instead got the following list of 1 arrays: [array([[[[[0.987, 0.983,0.896],
     [0.567, 0.78, 0.8765],
                     ........ so on 

Пожалуйста, предложите, как сохранить тип при загрузке файла .npy.