Python keras.layers中的模型体系结构中的语法无效

下面是一个简单MLP的代码，但在最后一行显示了无效的语法。这怎么会是个错误呢

#model architecture
model = keras.Sequential([
                          keras.layers.Flatten(input_shape=(32*32),
                          keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
                          keras.layers.Dropout(0.4),
                          keras.layers.Dense(120, activation='relu'),
                          keras.layers.Dropout(0.2),
                          keras.layers.Dense(labels, activation='softmax')])

附加的图像带有错误和代码片段。

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您不需要在展平层中传递输入的形状，它会自动将输入转换为1d行

尝试：

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SyntaxError消息可能会产生误导：

c:\a\bin>py toto.py 
  File "c:\a\bin\toto.py", line 8
keras.layers.Dense(labels, activation='softmax')])
                                                ^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument

（这是因为解析器本身有些混乱）但它确实指向 结束方括号，所以这应该告诉你，你有一个错误的匹配 括号在某处。获得帮助的一种方法是让编辑器缩进代码。Emacs做到了 像这样：

#model architecture
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(32*32),
                     keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
                     keras.layers.Dropout(0.4),
                     keras.layers.Dense(120, activation='relu'),
                     keras.layers.Dropout(0.2),
                     keras.layers.Dense(labels, activation='softmax')])

它将调用

keras.layers.Dense

放在与

input\u shape

参数，所以很明显，后面缺少了一个括号

input_shape=（32*32）

。再次缩进确认在此处添加括号可以解决问题：

#model architecture
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(32*32)),
    keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.4),
    keras.layers.Dense(120, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(labels, activation='softmax')])

---

与“提前感谢”和其他与问题无关的内容不同，请发布错误。当然。注意到建议并更新了问题。您附加的图像和问题中提供的代码不同。请仔细检查并添加格式正确的错误。如果您能帮助我调试它，我将不胜感激，因为您理解了问题，而不是问题的修饰。在这样做之后，也会抛出相同的错误，但现在在展平层线中。但在平行模型中，我已通过输入_shape=（28*28），这很好，那么这次的问题是什么？我知道keras会自动将其转换为一维阵列。但如果我想用硬编码的方式呢？嘿，我不确定你的并行模型代码，试着用替换*，就像这个keras.layers.Flatten（input_shape=（32,32）Hi Joao，这样做后也不起作用。请查看附带的错误图像。@sonu，是的，它“起作用”：您询问了一个语法错误，添加缺少的括号修复了该语法错误。您的图像显示的是，您的代码现在运行得更进一步，并且出现了另一个完全不同且不相关的错误：“'int'对象不可iterable”，因为tuple（）要求的是一个可iterable，而不是int。

#model architecture
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(32*32)),
    keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.4),
    keras.layers.Dense(120, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(labels, activation='softmax')])