我最近更新到了Tensorflow的最新版本2.3.1，更新后我的模型无法正常工作了：

model = tf.keras.Sequential([        layers.Input(shape= input_shape), # input_shape:  (1623, 105, 105, 3)        layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255),        layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'),        layers.MaxPooling2D(),        layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'),        layers.MaxPooling2D(),        layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'),        layers.MaxPooling2D(),        layers.Flatten(),        layers.Dense(128, activation='relu'),        layers.Dense(ds_info.features['label'].num_classes)    ])

问题在于输入层添加了一个新的batch_size维度，这反过来导致了以下错误：

Input 0 of layer max_pooling2d_22 is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=5. Full shape received: [None, 1623, 103, 103, 32]

如何阻止这种情况的发生，或者修复这个问题。

回答：

在指定输入形状时，您需要省略样本数量。因为Keras可以接受任何数量的样本。所以请尝试这样做：

layers.Input(shape = input_shape[1:]),

这将指定一个输入形状为(rows, columns, channels)，省略样本数量。