【问题标题】：Stuck here while using Keras (2.3.1)使用 Keras (2.3.1) 时卡在这里
【发布时间】：2020-06-13 01:01:06
【问题描述】：

数据集

import keras
print(keras.__version__)
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()

标准化

x_train = keras.utils.normalize(x_train,axis=1)
x_test = keras.utils.normalize(x_test,axis=1)

型号

model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(x_train))
model.add(keras.layers.Dense(128,activation= keras.nn.relu))
model.add(keras.layers.Dense(128,activation= keras.nn.relu))
model.add(keras.layers.Dense(10,activation= keras.nn.softmax))

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics = ['accuracy']
)
model.fit(x_train,y_train,epochs=3)

错误：

Using TensorFlow backend.
2.3.1
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/aditya/Desktop/Desktop/dataScience/Practice/OpenCV/FaceDetect/Hackathon/classMnist.py", line 28, in <module>
    model.add(keras.layers.Flatten(x_train))
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/keras/layers/core.py", line 495, in __init__
    self.data_format = K.normalize_data_format(data_format)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 311, in normalize_data_format
    data_format = value.lower()
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower'

问题是 Keras 无法使 x_train 变平。那么你知道为什么会抛出这个错误吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning keras deep-learning

【解决方案1】：

model.add(keras.layers.Flatten(x_train))

Keras 创建了一个无法加载数据的网络。

model.fit(x_train,y_train,epochs=3)

有数据加载。

所以你应该编辑第一个代码：

model.add(keras.layers.Flatten())

您的代码还有其他错误：

# wrong
model.add(keras.layers.Dense(128,activation= keras.nn.relu))
# right
model.add(keras.layers.Dense(128,activation= keras.backend.relu))

【讨论】：