上述代码出现错误：ValueError: Input 0 of layer average_pooling2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=2. Full shape received: (None, 128)

非常抱歉，上述代码确实有问题。在添加 `GlobalAveragePooling2D` 层之前，需要先将卷积层输出的特征图的维度转换为 2D。在 Keras 中，可以使用 `Flatten()` 层来实现。

以下是修改后的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, GlobalAveragePooling2D

# 搭建卷积神经网络
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 将卷积层输出的特征图转换为 2D
model.add(Flatten())

# 添加全局平均池化层
model.add(GlobalAveragePooling2D())

# 添加全连接层
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们在卷积层之后添加了一个 `Flatten()` 层，将卷积层输出的特征图转换为 2D，然后再添加 `GlobalAveragePooling2D` 层进行池化操作。这样就可以避免出现上述的错误了。