TypeError: 'int' object 在使用 model.fit() 时不可迭代

Question

我试图安装我的 model，但遇到“类型错误”。 这段代码的编写与 CNN 的 kaggle 源代码示例中描述的几乎相同。

https://www.kaggle.com/kanncaa1/convolutional-neural-network-cnn-tutorial/notebook

但是，不断出现类型错误。 我将model.fit_generator更改为model. fit model. fit ，因为 function 是从新版本的 tensorflow 更新而来的。 我猜shape[0]可能会导致这个与 int 相关的问题。 谁能帮忙指出下面代码中的错误类型？

# model fitting
# from tensorflow 2.1.0
history = model.fit(datagen.flow(train_x, train_y, batch_size = batch_size),
                          epochs = epochs,
                          validation_data = (valid_x, valid_y),
                          steps_per_epoch = train_x.shape[0] // batch_size)

Answer 1

可能的解决方案：

运行print(x_train.shape) ，并确保除第一个维度之外的所有值都与您在 model 定义期间指定的input_shape匹配。 如果您从 kaggle kernel 移植代码，那么我假设您的 model 定义为：

model.add(Conv2D(filters = 8, kernel_size = (5,5),padding = 'Same', 
                 activation ='relu', input_shape = (28,28,1)))

确保x_train.shape符合指定的input_shape 。