如果模型如下所示：

model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), activation = 'relu', input_shape = (150, 150, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation = 'relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation = 'softmax')
])

将input_shape的值（在第一卷积层）从(150, 150, 3)更改为(150, 150, 4)。
只将元组中的最后一个项（这里是3）替换为4，这样应该可以工作。

我想你读是一个4通道格式的图像。你应该在转发之前将输入图像转换为“RGB”。

我找到了答案！在我的情况下，下面的程序帮助它。

XXX = tf.convert_to_tensor(XXX[:,:,:3])

我也希望能帮到你谢谢。

我遇到这个错误是因为我使用已转换成灰阶的影像做为我的数据。如果有人正在执行这个动作，您可以从灰阶转换成彩色格式，或重新准备您的数据而不转换成灰阶，这就是我所做的。
根据我找到的解决方案：“也许您正尝试将灰度图像输入CNN，而CNN需要彩色图像。查找输入的形状，例如打印（模型.输入.形状）在Keras中，您可以得到例如（无、224、224、3），并且您的输入斑点必须具有相应的形状，因此，如果您拥有灰度图像，则必须将其转换为（正式）彩色图像（所有三个通道将是相同的）。然而，不要忘记，你还需要知道输入斑点的进一步方面-平均值，范围，偏差，...有一个很好的形状，它计算的东西，但不考虑这些方面，计算结果不好”

该错误是由于提供的输入的维度不匹配。模型要求输入的深度为“3”，但给定的深度为“4”。

如果出现1 vs 3错误，则是因为输入图像具有Grayscale模式。
我用的是这个代码：

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(f'{dataset}/train', target_size=(150,150),batch_size=32,color_mode='grayscale',class_mode="categorical")

为了解决该错误，我将模式更改为rgb

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(f'{dataset}/train', target_size=(150,150),batch_size=32,color_mode='rgb',class_mode="categorical")

另一件需要检查的事情是维度在输入中的定义顺序。如果你在错误信息中得到类似3 vs 256的信息，你的图像可能是作为(3, 256, 256)数组加载的，但是你的输入应该是(256, 256, 3)