在 keras 中使用调整大小图层时出错

问：

我正在训练一个模型，其中我有一个不同大小的图像数据集，现在我正在使用模型内 keras 中的“调整大小”层调整所有图像的大小

model = Sequential()

model.add(Resizing(height=375, width=500, crop_to_aspect_ratio=True))
model.add(Rescaling(scale=1./255.))

model.add(
    Conv2D(40, (3, 3), activation='relu', input_shape=(375, 500, 3))
)
model.add(
    MaxPooling2D((2, 2))
)

model.add(Flatten())
model.add(Dense(300, activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(30, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss = BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'])

training = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data = (test_images, test_labels))

我尝试删除crop_to_aspect_ratio参数并将训练和测试图像标签转换为 numpy 数组，但没有任何效果