Keras自定义数据生成器-错误：“int”对象没有属性“shape”

问题描述：Keras自定义数据生成器-错误：“int”对象没有属性“shape”

解决方案：这个错误通常发生在使用Keras自定义数据生成器时，当返回的数据不是合适的数据类型时会出现。具体来说，当返回的数据为整数类型时，Keras会尝试在整数对象上调用“shape”属性，但整数对象并没有这个属性，导致报错。

为了解决这个问题，我们需要确保生成器返回的数据类型是正确的。一种常见的解决方法是将整数数据转换为合适的数据类型，例如将其转换为浮点数。下面是一个示例代码，展示了如何修复这个错误：

import numpy as np
from keras.utils import Sequence

class MyDataGenerator(Sequence):
    def __init__(self, data, labels, batch_size):
        self.data = data
        self.labels = labels
        self.batch_size = batch_size

    def __len__(self):
        return int(np.ceil(len(self.data) / self.batch_size))

    def __getitem__(self, idx):
        batch_data = self.data[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
        batch_labels = self.labels[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
        return np.array(batch_data, dtype=np.float32), np.array(batch_labels)

# 使用示例
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
labels = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
batch_size = 3

generator = MyDataGenerator(data, labels, batch_size)
x, y = generator[0]
print(x.shape)  # 输出：(3,)

在上述示例代码中，我们创建了一个自定义的数据生成器MyDataGenerator，其中在__getitem__方法中将整数数据转换为浮点数类型，通过np.array函数设置数据类型为np.float32。这样可以确保返回的数据具有正确的数据类型，并且不会出现“int”对象没有属性“shape”的错误。

需要注意的是，该解决方案仅适用于数据类型为整数的情况，如果遇到其他数据类型的错误，需要根据具体情况进行相应的数据类型转换。

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