番茄项目模型构建正常但无法训练：输入形状不匹配报错

模型已成功构建，但无法启动训练，提示输入形状格式错误，我已尝试所有已知的解决方法，以下是模型报错信息：

第1轮/共50轮
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ValueError                                回溯（最近调用最后）
单元格In[70], 第1行
----> 1 history = model.fit(
      2     train_ds,
      3     epochs = EPOCHS,
      4     batch_size = BATCH_SIZE,
      5     verbose =1,
      6     validation_data = val_ds
      7 )

文件 /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:122，在filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs)
    119     filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__)
    120     # 要查看完整堆栈跟踪，请调用：
    121     # `keras.config.disable_traceback_filtering()`
--> 122     raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
    123 最终：
    124     del filtered_tb

文件 /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/keras/src/models/functional.py:285，在Functional._adjust_input_rank(self, flat_inputs)
    283             adjusted.append(ops.expand_dims(x, axis=-1))
    284             continue
--> 285     raise ValueError(
    286         f"输入{x}的形状无效。预期形状为"
    287         f"{ref_shape}，但输入的形状为{x.shape}，两者不兼容"
    288     )
    289 # 添加回元数据。
    290 for i in range(len(flat_inputs)):

ValueError: 调用Sequential.call()时遇到异常。

输入张量("data:0", shape=(None, 256, 256, 3), dtype=float32)的形状无效。预期形状为(256, 256)，但输入的形状为(None, 256, 256, 3)，两者不兼容

Sequential.call()接收的参数：
  • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 256, 256, 3), dtype=float32)
  • training=True
  • mask=None

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ezekana TV