ValueError: Input 0 of layer "functional" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 784), found shape=(1000, 28, 28)

这个错误信息表示在运行深度学习模型（比如使用Keras的Functional API构建的模型）时遇到了值错误，原因是输入数据（`Input 0 of layer "functional"`）的实际形状与模型期望的形状不匹配。模型期望输入数据的形状应该是`(None, 784)`，这意味着它可以处理任意批量大小的一维数组，其中784代表的是MNIST手写数字图片的总像素数（28x28像素）。

然而实际传入的输入`X1`的形状是`(1000, 28, 28)`，这表明它是一个含有1000张28x28像素图片的四维张量，而不是一维向量。这种差异导致了`ValueError`。

为了修复此问题，你需要确保提供的输入数据与模型的输入层期望的形式一致。对于MNIST数据集，通常会先将图像展平成一维向量。如果你是在预处理阶段直接使用了二维张量，那么需要将其转换成 `(1000, 784)` 或者 `(None, 784)` 的形式，再传递给模型。例如：

# 如果你是用numpy，可以这样做：
X1_flattened = X1.reshape(-1, 28 * 28)

# 或者使用tf.data.Dataset的map方法：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X1, Y1))
dataset = dataset.map(lambda x, y: (tf.reshape(x, [-1, 784]), y))

然后将处理后的`X1_flattened`或处理后的dataset用于训练：

model.fit(X0, YY0, validation_data=(X1_flattened, Y1), batch_size=1000, epochs=10)