conv2d_28_input应为4维，但得到的数组的形状仅由3维组成

conv2d_28_input是一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中的输入层。在深度学习中，卷积层通常用于处理图像数据。conv2d_28_input的命名中的"conv2d"表示二维卷积操作，"28"表示该层的编号，"input"表示该层是网络的输入层。

在卷积神经网络中，输入数据通常是一个多维数组，其中包含了图像的像素信息。对于图像数据，通常有三个维度：宽度、高度和通道数。例如，一个RGB图像的维度为[宽度, 高度, 通道数]，其中通道数为3。而conv2d_28_input应为4维，表示该层的输入数据应该包含一个额外的维度。

这个错误提示表明，得到的数组形状只有3维，而不符合conv2d_28_input的要求。这可能是由于数据预处理过程中的错误导致的。为了解决这个问题，可以检查数据预处理的代码，确保输入数据的维度正确，并且与网络模型的输入层要求一致。

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