【发布时间】：2019-12-16 17:43:45
【问题描述】：
我正在尝试构建一个简单的 Keras 模型，但由于某些未知原因而收到 AttributeError。我提供给模型的所有数据类型都是 float64。代码如下：
定义特征和目标：
X = rated_df[["content_found", "domain_found","title_found", "url_found", "CPC","Competition","number_of_results","search_vol"]]
y = "Position"
型号如下：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
然后是导致错误的模型的拟合：
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10)
错误是
AttributeError: 'str' 对象没有属性 'ndim'
数据图片如下，如前所述，包含所有 float64 数据类型：
如果有人有任何建议，将不胜感激，谢谢！
【问题讨论】：
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这几乎总是意味着某些东西不是预期的类型。检查各种
model方法所期望的参数，并确保您传递了正确的类型。