Keras class_weight错误字典键/值

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

# 假设我们有一个二分类任务，类别标签为0和1
# 生成一些样本数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(2, size=(100,))

# 计算每个类别的样本数量
class_counts = np.bincount(y)

# 计算每个类别的权重
class_weights = {0: 1.0 / class_counts[0], 1: 1.0 / class_counts[1]}

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(16, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)