我的数据集是灰度图像的形式，这意味着是单通道，对吗？

我将代码中的input_shape从(64,64,3)改成了(64,64,1)

classifier.add(ZeroPadding2D(padding=(2,2), input_shape = (64, 64, 1)))

但是我得到了错误提示

Error when checking input: expected zero_padding2d_1_input to have shape (64, 64, 1) but got array with shape (64, 64, 3)

这是怎么回事？我怎样才能使用单通道input_shape (64,64,1)来运行训练？

完整代码可以在以下链接查看 Why my acc always higher but my val_acc is very small?

回答：

主要原因是您的所有图像都是RGB格式，并且默认情况下由keras的flow_from_directory读取为RGB图像。因此，您需要设置flow_from_directory以灰度模式读取您的图像，并将第一层的input_shape设置为(64,64,1)。

flow_from_directory的代码示例

 train_datagen.flow_from_directory('dataset/training_set',                                                 target_size = (64, 64),                                                 batch_size = 32,                                                 class_mode = 'binary',                                                 color_mode = "grayscale")

)