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

Question

我試圖安裝我的 model，但遇到“類型錯誤”。 這段代碼的編寫與 CNN 的 kaggle 源代碼示例中描述的幾乎相同。

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

但是，不斷出現類型錯誤。 我將model.fit_generator更改為model. fit model. fit ，因為 function 是從新版本的 tensorflow 更新而來的。 我猜shape[0]可能會導致這個與 int 相關的問題。 誰能幫忙指出下面代碼中的錯誤類型？

# 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

可能的解決方案：

運行print(x_train.shape) ，並確保除第一個維度之外的所有值都與您在 model 定義期間指定的input_shape匹配。 如果您從 kaggle kernel 移植代碼，那么我假設您的 model 定義為：

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

確保x_train.shape符合指定的input_shape 。