ValueError: in user code: File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2137, in predict_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2123, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2111, in run_step ** outputs = model.predict_step(data) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2079, in predict_step return self(x, training=False) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 295, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "mobilenet_1.00_224" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(32, 224, 3)

这个错误的原因是输入数据的形状不符合预期。在你的代码中，你使用了一个名为 "mobilenet_1.00_224" 的模型，该模型期望输入数据的形状为 (None, 224, 224, 3)。然而，你的输入数据的形状为 (32, 224, 3)，这与期望的形状不一致。

你需要检查输入数据的形状是否正确，并确保它与模型期望的形状一致。如果你使用的是图像数据，请确保将它们的大小调整为模型期望的大小。

另外，你也可以尝试使用 Keras 的 `Input` 函数来为模型指定正确的输入形状。例如，你可以使用以下代码来创建一个输入张量：

from keras.layers import Input

input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3))

然后，将这个输入张量传递给模型的第一层，例如：

from keras.applications import MobileNet

model = MobileNet(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=True)

这样可以确保输入数据的形状与模型期望的形状一致。