python - ValueError：检查目标时出错：预期dense_33的形状为（60、60、5）但得到的数组形状为（240、240、5）

Question

当我尝试训练此模型时，它会生成错误“ValueError：检查目标时出错：预期的 dense_33 具有形状 (60, 60, 5) 但得到的数组具有形状 (240, 240, 5)”。one-hot 编码后，y_train.shape 为 (4992, 240, 240, 5)。x_train.shape 是 (4992, 240, 240, 1)

请帮我解决这个错误。我是深度学习的初学者。

#My training model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64,(5,5),input_shape=(240,240,1),padding='same',activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) 
model.add(Conv2D(32,(5,5),padding='same',activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Dense(512,activation='relu'))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense((num_classes),  activation='softmax'))#output layer
# Compile model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()
model.fit(x_train, ytrain, validation_data=(x_test, ytest),epochs=10, batch_size=64, 

详细=2)