按照惯例，图像张量总是3D：它的height的一个维度，一个用于width，第三个用于它的color channel。它的形状看起来像(height, width, color)。
例如，一批尺寸为256×256的128色图像可以存储在形状为(128, 256, 256, 3)的4D张量中。颜色通道在此表示RGB颜色。另一个例子是一批128个灰度图像存储在形状为(128, 256, 256, 1)的4D张量中。颜色可以编码为8位整数。
对于第二个示例，最后一个维度是仅包含一个元素的向量。然后可以使用形状(128, 256, 256,)的3D张量代替。
这就是我的问题：我想知道使用3D张量而不是4D张量作为使用keras的深度学习框架的训练输入之间是否存在差异。
编辑：我的输入图层是conv2D
我看一下conv2D层here的Keras文档，你会发现输入张量的形状必须是4D。
conv2D层输入形状 4D张量与形状：
(batch, channels, rows, cols)如果data_format是“channels_first”或4D张量与形状：(batch, rows, cols, channels)如果data_format是“channels_last”。
因此，形状的第四维是强制性的，即使对于灰度图像仅为“1”。 所以事实上，它不是性能提升的问题，也不是缺乏简单性，它只是强制性输入参数的形状。 希望它能回答你的问题。