我正在嘗試構建用于圖像分割的 Unet 卷積神經網絡，但當我嘗試使用輸入數據編譯模型時，收到形狀不兼容的錯誤消息。print(x_data.shape)print(x_test.shape)print(y_data.shape)print(y_test.shape)>>(4, 767, 1022, 3)(4, 767, 1022, 3)(4, 767, 1022, 3)(4, 767, 1022, 3)>>>>model = sm.Unet('resnet34', classes=1, activation='sigmoid')model.compile(    'Adam',    loss=sm.losses.bce_jaccard_loss,    metrics=[sm.metrics.iou_score],)>>>>model.fit(   x=x_data,   y=y_data,   batch_size=16,   epochs=100,   validation_data=(x_test, y_test),)>>Epoch 1/100---------------------------------------------------------------------------ValueError                                Traceback (most recent call last)<ipython-input-27-6cf659e4ef4f> in <module>()      4    batch_size=16,      5    epochs=100,----> 6    validation_data=(x_test, y_test),      7 )10 frames/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/func_graph.py in wrapper(*args, **kwargs)    971           except Exception as e:  # pylint:disable=broad-except    972             if hasattr(e, "ag_error_metadata"):--> 973               raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)    974             else:    975               raise當我已經檢查了所有輸入形狀是否匹配時，問題到底是什么？忽略了什么以及如何解決？我已經嘗試過了import keraskeras.backend.set_image_data_format('channels_first')如此處所示https://github.com/titu1994/Image-Super-Resolution/issues/27，但問題仍然存在。使用谷歌 Colab。