Python – AttributeError: объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «input_shapes»

Это связано с моим вопросом, здесь.

Теперь у меня есть обновленный код следующим образом:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
import pickle

X = pickle.load(open("X.pickle","rb"))
y = pickle.load(open("y.pickle","rb"))

X = X/255.0;

model = Sequential()
model.add(Conv2D(64,(3,3),input_shape = X.input_shape[:1]))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))

model.add(Conv2D(64),(3,3))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))

model.add(Activation("sigmoid"))

model.compile(loss = "binary_crossentropy",
              optimizer = "data",
              metrics=['accuracy'])
model.fit(X,y,batch_size = 32, validation_split = 0.1)

когда я пытаюсь обучить свою программу, я получаю эту ошибку, но фактический результат начнет обучение моих данных.

Traceback (most recent call last):
  File "intermediate.py", line 12, in <module>
    model.add(Conv2D(64,(3,3),input_shape = X.input_shapes[:1]))
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'input_shapes'

Как я могу решить эту проблему?

Спасибо.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
1 594
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

используйте X.shape вместо X.input_shapes

Другие вопросы по теме