我的输入数据是D:\wjd我这个路径下有8个文件夹，每个文件夹下有300张RGB照片，这是我的输入数据

好的，那么你需要将这些照片读取出来，并将它们转换成模型所期望的格式。一般来说，卷积神经网络模型需要的输入格式是一个四维张量，形状为 `(batch_size, height, width, channels)`，其中 `batch_size` 表示批大小，`height` 和 `width` 表示图片的高度和宽度，`channels` 表示图片的通道数。

可以使用 Python 的 PIL 库来读取图片，并将其转换为 Numpy 数组，然后根据你的模型的需要进行调整。下面是一个示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 定义图片的大小和通道数
img_height, img_width, channels = 224, 224, 3

# 定义一个空的数组来存储图片数据
data = np.zeros((batch_size, img_height, img_width, channels), dtype=np.float32)

# 读取图片并将其转换为 Numpy 数组
img = Image.open('path_to_image.jpg')
img = img.resize((img_height, img_width))
img = np.array(img)

# 对数组进行缩放和归一化处理
img = img.astype(np.float32) / 255.0

# 将图片数据添加到数组中
data[0] = img

你需要将上述代码中的 `path_to_image.jpg` 替换成你实际的图片路径，并根据你的模型的需要进行调整。

另外，由于你的数据集较大，你需要使用数据生成器来逐批次读取数据。你可以使用 Keras 的 `ImageDataGenerator` 类来生成数据。具体来说，你需要定义一个 `ImageDataGenerator` 对象，并使用 `flow_from_directory` 方法来生成数据。下面是一个示例代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义图片的大小和批大小
img_height, img_width, batch_size = 224, 224, 32

# 定义一个 ImageDataGenerator 对象来生成数据
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 使用 flow_from_directory 方法来生成数据
data = datagen.flow_from_directory('D:/wjd', target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size)

你需要将上述代码中的 `'D:/wjd'` 替换成你实际的图片文件夹路径，并根据你的模型的需要进行调整。