索引器错误：在TensorFlow Python中，列表索引超出范围

我是tensorflow的新手，在尝试拟合模型时出错

错误是：

  File "D:\Programs\python\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\nn_ops.py", line 2886, in _flatten_outer_dims
    output_shape = [product, shape[-1]]
IndexError: list index out of range

这是我的密码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import pandas as pd

df = pd.read_csv('housedata.csv', index_col=None)

target = df.pop('Above')
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df.values, target.values))

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1))
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(dataset, epochs=10)

我使用的housedata.csv中的几行

HouseSize,GardenSize,Quality,Age,Location,Above
27,28,37,6,34,1
38,40,21,10,29,1
39,37,16,7,34,1

代码有一个简单的问题：

dataset=tf.data.dataset.from_tensor_切片（（df.values，target.values.reformate（-1，1））

传递到fit函数不正确，应指定批次大小，因此将其更改为：

dataset=tf.data.dataset.from_tensor_切片（（df.values，target.values.reformate（-1，1）））.batch（batch_size=32）

---

顺便提一下，建议：不要使用

tf.data.dataset

，只使用

x

，

y

在代码的未来部分，您将遇到较少的问题。

代码有一个简单的问题：

dataset=tf.data.dataset.from_tensor_切片（（df.values，target.values.reformate（-1，1））

传递到fit函数不正确，应指定批次大小，因此将其更改为：

dataset=tf.data.dataset.from_tensor_切片（（df.values，target.values.reformate（-1，1）））.batch（batch_size=32）

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顺便提一下，建议：不要使用

tf.data.dataset

，只使用

x

，

y

在代码的未来部分，您将遇到更少的问题