我该给我的CNN什么？大输入矩阵还是一万小输入矩阵？

Question

我有一个大小为10000,784的输入数据矩阵，这意味着我有10,000幅28x28矩阵的图像。我重塑了矩阵

X_data=np.reshape(10000*28,28)

这使得矩阵大小为280000x28。如果我把这个给我的神经网络

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))

在拟合模型时，我得到了以下误差

检查输入时出错:期望conv2d_input有4个维，但得到了形状为(28000，28)的数组

我做错什么了？当我有一个大矩阵而不是10000个小矩阵时，我的方法正确吗？

Answer 1

既然我得到了答案：

重塑是不正确的。

img = img.reshape((10000, 28, 28, 1))

现在我有10000张大小为28x28的图片