使用Keras时卡在此处（2.3.1） 数据集 规范化 模型 错误： 使用TensorFlow后端。 2.3.1 回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“/Users/aditya/Desktop/Desktop/dataScience/Practice/OpenCV/FaceDetect/Hackathon/classMnist.py”，第28行，在 模型.添加（keras.层.展平（x_列）） 文件“/usr/local/lib/python3.7/site packages/keras/layers/core.py”，第495行，在__ self.data\u format=K.normalize\u data\u format（数据格式） 文件“/usr/local/lib/python3.7/site packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”，第311行，格式为normalize_data_ 数据格式=value.lower（） AttributeError:'numpy.ndarray'对象没有属性'lower'

问题是，凯拉斯不能压平x_列车。你知道为什么要抛出这个错误吗

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

KERA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

因此，您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))

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

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

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

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