AttributeError：“”str“”对象没有属性“”ndim“”[Python | Keras]“”

问题分析

AttributeError: "str" object has no attribute "ndim" 这个错误提示表明你在尝试访问一个字符串对象的 ndim 属性，而字符串对象并没有这个属性。通常，这种错误发生在使用 Keras 或 TensorFlow 进行深度学习模型训练时，可能是因为某些数据预处理步骤中，数据类型被错误地转换为字符串。

原因

数据预处理错误：在数据预处理过程中，某些数据可能被错误地转换为字符串类型，而不是数值类型。
输入数据类型不匹配：模型期望的输入数据类型与实际输入的数据类型不匹配。

解决方法

检查数据类型：确保所有输入数据都是数值类型（如 numpy 数组），而不是字符串类型。
数据清洗：在数据预处理阶段，清洗数据，确保没有非数值类型的数据混入。
类型转换：如果数据中混入了字符串类型的数据，可以使用 numpy 的 astype 方法将其转换为数值类型。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何检查和转换数据类型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 示例数据
data = np.array(['1', '2', '3', '4', '5'])
labels = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 检查数据类型
print(data.dtype)  # 输出: <U1 (表示 Unicode 字符串)

# 转换数据类型
data = data.astype(np.float32)

# 检查转换后的数据类型
print(data.dtype)  # 输出: float32

# 构建简单的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=1, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=2)