由于输出类型错误，Keras LearningRateScheduler未执行

是因为在使用Keras中的LearningRateScheduler时，可能存在输出类型错误的问题。 LearningRateScheduler是Keras中的一个回调函数，用于在训练过程中动态调整学习率。如果没有正确执行，可能有以下几种可能原因和解决办法：

1. 检查代码：首先，需要检查代码中是否正确设置了LearningRateScheduler。确保将其作为回调函数传递给模型的fit函数。例如：

from keras.callbacks import LearningRateScheduler

# 定义学习率调度函数
def schedule(epoch, lr):
    # 在每个epoch之后打印当前的学习率
    print("当前学习率：", lr)
    # 根据需求返回相应的学习率

# 创建模型
model = ...
# 编译模型
model.compile(...)
# 设置LearningRateScheduler回调函数
lr_scheduler = LearningRateScheduler(schedule)
# 训练模型
model.fit(..., callbacks=[lr_scheduler])

确保schedule函数按照需求调整学习率，并在每个epoch结束后打印当前的学习率。

1. 检查数据类型：学习率调度函数的输出类型应为浮点数。如果输出类型错误，可能导致LearningRateScheduler未执行。确保schedule函数返回一个浮点数作为学习率。
2. 检查调度函数参数：schedule函数应接受两个参数：epoch和lr（当前学习率）。确保函数签名正确，即schedule(epoch, lr)。
3. 检查其他可能原因：如果以上方法都没有解决问题，可能存在其他隐含的问题。可以尝试使用其他的回调函数或检查其他代码部分是否影响了LearningRateScheduler的执行。

总之，如果由于输出类型错误导致Keras LearningRateScheduler未执行，需要检查代码中是否正确设置了回调函数，并确保学习率调度函数返回正确的学习率类型。另外，需要确认是否还存在其他可能原因导致回调函数未执行。关于Keras的LearningRateScheduler的更多信息和示例代码，可以参考腾讯云的Keras文档：https://cloud.tencent.com/document/product/851/39099