Python 时尚MNIST数据集-KNN分类器-找到具有dim 3的数组。预计估计值<；=2.

您好，我正处于机器学习的第一步，这是我尝试做的第一个教程/小项目。我想在时尚MNIST数据集中使用最近邻方法，但我有一个错误。我知道我的问题可能有点傻，但这是我第一次做这样的事情。 所以我的代码是

fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto',n_jobs=10)
clf.fit(train_images,train_labels)

ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

或

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您正在为fit（）函数提供一个元组。你能试试下面的吗

train,test = fashion_mnist.load_data()
clf.fit(train[0],train[1])

或：

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我两个都试过了，但都不管用。第一个错误与前面的错误相同，第二个错误it's not right error->ValueError：在u上面写的第一行中没有足够的值来解包（预期为4，得到2）

nsamples, nx, ny = train_images.shape    
train_images.reshape((nsamples,nx*ny))

train,test = fashion_mnist.load_data()
clf.fit(train[0],train[1])

train_images, train_labels, test_images, test_labels = fashion_mnist.load_data()
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto',n_jobs=10)
clf.fit(train_images,train_labels)