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 тренировать мои данные.
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 мне решить эту проблему?
Спасибо.