检查模型目标时出错：预期density_2具有2维，但数组的形状为（32，4，4）

Question

我在贴合标签之前的形状是（32，4，4），在贴合之前要训练的数据是（32，28，28，3）。当一切都输入到模型中时，我的数据形状为（40，28，28，3），标签为（40，4）。

这是我的模型的样子：

model = Sequential()

model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,3)))
model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(users), activation='softmax')) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, 
          batch_size=32, nb_epoch=1000, verbose=1)

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

怎么使我的标签具有三维尺寸？

编辑：我知道我的标签需要为（32，4），并且将它们传递为（40，4）。我不知道（32，4，4）来自哪里。应该是（32，4），但是它在某处获得了第三维。