ValueError: Dimensions must be equal, but are 28 and 32 for '{{node binary_crossentropy/mul}} = Mul[T=DT_FLOAT](IteratorGetNext:1, binary_crossentropy/Log)' with input shapes: [?,28,28], [?,32,32]. python问题解决

这个问题通常是由于输入数据的维度不匹配导致的，您可以通过调整输入数据的形状来解决这个问题。

例如，如果您正在使用Keras的`binary_crossentropy`损失函数来训练一个模型，在处理输入数据时遇到了这个问题，您可以尝试调整输入数据的形状，使其与模型的输入形状相匹配。例如，如果您的模型的输入形状为`(None, 32, 32, 3)`，而您的输入数据的形状为`(None, 28, 28, 3)`，则可以使用NumPy的`resize`函数将输入数据调整为正确的形状，如下所示：

import numpy as np

# 加载和调整输入数据
x_train = np.load('x_train.npy')
x_train_resized = np.resize(x_train, (len(x_train), 32, 32, 3))

# 训练模型
model.fit(x_train_resized, y_train, ...)

在这里，我们首先使用NumPy的`load`函数加载输入数据。然后，我们使用NumPy的`resize`函数将输入数据调整为正确的形状。最后，我们使用调整后的输入数据训练模型。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要更复杂的预处理步骤，具体取决于您的应用场景和模型的特定实现。