错误：ValueError：检查输入时出错：预期 dense_1_input 具有 3 个维度，但得到的数组形状为 (20, 27, 48, 1)

我正在尝试在我的数据集上训练神经网络。图片示例（所有图像都是位图）。

模型创建代码：

model = Sequential()
model.add(Dense(1296, activation='relu', input_shape=(27, 48)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=RMSprop(), metrics=['accuracy'])

学习和创建生成器的代码：

datagen = ImageDataGenerator()
dirTrain = "D:\\GeneratedI\\train"
train_data = datagen.flow_from_directory(dirTrain, target_size=(27, 48), batch_size=20,
                                         class_mode="categorical", color_mode="grayscale")

dirVal = "D:\\GeneratedI\\val"
validation_data = datagen.flow_from_directory(dirVal, target_size=(27, 48), batch_size=20,
                                              class_mode="categorical", color_mode="grayscale")

print("Training the network...")
t_start = time.time()
history = model.fit_generator(train_data,
                              steps_per_epoch=60000 / 20,
                              epochs=10,
                              validation_data=validation_data,
                              validation_steps=6000 / 20)
print(time.time() - t_start)

PS 由于我的处理器上没有 AVX，我使用 tensorflow 1.5 和 keras 2.1.6。