ResNet50:图层global_average_pooling2d_2的输入0与图层不兼容:应为ndim=4，找到的是ndim=2

ResNet50是一个深度学习模型，用于图像分类任务。它是一个由残差块（residual blocks）组成的卷积神经网络。

在ResNet50模型中，global_average_pooling2d_2是一个全局平均池化层，用于将卷积层的输出转换为固定长度的特征向量。然而，根据错误提示，该层的输入与图层不兼容，因为输入的维度（ndim）为2，而期望的维度为4。

解决这个问题的方法是检查输入数据的维度是否正确，并进行必要的调整。在ResNet50中，输入数据的维度应为4，即(batch_size, height, width, channels)。如果输入数据的维度不符合要求，可以使用reshape或者expand_dims等函数来调整数据的形状。

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