我有灰度图像这个的形状： x_train_grey.shape = (73257, 32, 32)
我指定第一层是这样的：
Flatten(input_shape=(32,32,1)'
因为我不通过batch_size和灰度的图像只有1道。 但我得到这个错误：
ValueError: Error when checking input: expected flatten_1_input to have 4 dimensions, but got an array with shape (73257, 32, 32)
我不明白什么是错误的，请帮助。 我理解这一点已经问过很多次，但是我不能找到一个解决方案。
干杯！
问题可能在于你通过你的数据模型中。 如果你输入形状 (batch_size, 32, 32) 然后尝试这样的事情：
import tensorflow as tf
grey_scale_images = tf.random.normal((64, 32, 32))
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(32,32,1)))
print(model(grey_scale_images).shape)
# (64, 1024)
更新：两个 input_shape=(32,32,1) 和 input_shape=(32,32) 将工作。 这取决于你是怎么喂你的数据模型：
import tensorflow as tf
grey_scale_images = tf.random.normal((64, 32, 32))
Y = tf.random.normal((64, 1024))
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(32, 32, 1)))
model.compile(loss='MSE')
model.fit(grey_scale_images, Y)
input_shape=(32,32,1) 但是它不工作。 你有什么建议需要做之前通过，而不是的 input_shape=(32,32)? 是有一些规定说 (32,32,1) 应该够用了 (32,32) 或者不会它没事，就像你说的这两个选项工作？ 我还在学这东西太多但是我猜想"1"为维度的条目数量是不可能的。 甚至如果这是可能的，它是一个开始。 "1"作为一个小的轴不到我。 其他人？
input_shape=(32,32) 似乎是工作的现
input_shape=(32,32)合作，谢谢！