Tensorflow ValueError，检查目标时出错：预期稠密_1有4个维度

我正在尝试微调MobileNet，但收到以下错误：

ValueError，检查目标时出错：预期密集_1有4个维度，但得到了形状为（10,14）的数组

与我设置目录迭代器的方式有冲突吗

train\u batches=ImageDataGenerator（预处理\u函数=keras.applications.mobilenet\u v2.preprocess\u输入）。从\u目录流出(
列车路径，目标尺寸=（224224），批量尺寸=10）
有效的\u批处理=ImageDataGenerator（预处理\u函数=keras.applications.mobilenet\u v2.preprocess\u输入）。来自\u目录的流(
有效路径，目标大小=（224224），批大小=10）
test\u batches=ImageDataGenerator（预处理\u函数=keras.applications.mobilenet\u v2.preprocess\u输入）。从\u目录流出(
测试路径，目标大小=（224224），批大小=10，随机播放=False）

我的新瓶颈层如下所示：

x=mobile.layers[-6]。输出
预测=密集（14，激活='softmax'）（x）
模型=模型（输入=移动输入，输出=预测）

由于并考虑到

x

是4D张量，因此

预测

张量也将是4D张量。这就是为什么模型期望4D输出（即

期望密集_1有4个维度

），但标签是2D的（即

但得到了形状为（10，14）的数组

）。要解决这个问题，需要将

x

作为二维张量。一种方法是使用

展平层：

x=mobile.layers[-6]。输出
x=展平（）（x）
预测=密集（14，激活='softmax'）（x）