Keras（tensorflow后端）出现“TypeError：unhashable type：'Dimension'”错误

Question

大家好，当我在拟合这个模型时，出现了一个尺寸错误，有人知道为什么吗？

num_classes = 11
input_shape = (64,64,1)
batch_size = 128
epochs = 12
X_train = tf.reshape(X_train, [-1, 64, 64, 1])
X_test = tf.reshape(X_test, [-1, 64, 64, 1])

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3,3), strides=1, activation='relu', input_shape=input_shape)) 
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
          optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
          metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train,
      batch_size=batch_size,
      epochs=epochs,
      verbose=1,
      validation_data=(X_test, y_test))

每个变量的维度为：

X_train = (27367, 64, 64, 1)
X_test = (4553, 64, 64, 1)
y_train = (164202, 11)
y_test = (27318, 11)

- Joe Phongpreecha

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请问您能否发布完整的堆栈跟踪信息？ - Imran

Answer 1

这是因为你使用了tf.reshape，它返回一个张量，而Keras模型的fit方法不太适用于张量。建议改用np.reshape，它可以完成完全相同的操作。

- havanagrawal

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好的，现在它可以工作了。非常感谢。基本上，我需要对其进行重塑，然后添加通道。即X_train = X_train.reshape（X_train.shape [0]，img_rows，img_cols，1） - Joe Phongpreecha

我应该如何做到这一点？ - Joe Phongpreecha