ValueError: Expected all entries in the `metrics` list to be metric objects. Received instead: metrics=[[<MeanMetricWrapper name=accuracy>]]

这个错误信息来自Python的某种库，比如TensorFlow或PyTorch的评估过程，它表示在预期所有`metrics`列表项都是度量对象（如Accuracy、Loss等）的情况下，收到了一个包含非度量对象的对象。在这个例子中，`metrics`列表中包含了一个名为`accuracy`的`MeanMetricWrapper`对象，但它不是一个单独的度量对象，而是一个包装了度量的类实例。

通常，当你在训练模型并计算性能指标时，会期望每个`metrics`元素都是可以直接用于评估目的的函数或类实例。如果你看到这样的错误，可能是你在设置`metrics`参数时误将单个度量对象作为一个列表元素传入，或者是没有正确初始化度量对象。

解决这个问题的方法通常是检查你的`metrics`配置，确保所有的元素都是正确的度量类实例，而不是简单地包含它们。例如：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 正确的方式
metrics = [accuracy_score]

或者如果你确实需要使用`MeanMetricWrapper`，那么你应该创建一个：

metrics = [tf.keras.metrics.Mean(name='accuracy')]

相关问题

·ValueError: Invalid filename: expected a `.keras` extension. Received: filepath=my_model.h5这什么错误

这个错误通常是因为你尝试加载一个不是 ".keras" 扩展名的Keras模型文件。Keras模型文件通常应该是 ".h5" 或 ".hdf5" 扩展名。

你可以尝试更改文件扩展名来解决这个问题，或者在加载模型时使用正确的扩展名。例如，如果你的模型文件名为 "my_model.h5"，则应该使用以下代码来加载它：

from keras.models import load_model

model = load_model('my_model.h5')

如果你仍然遇到问题，请检查文件路径是否正确，并确保文件确实存在。

ValueError: (InvalidArgument) The input of Op(Conv) should be a 4-D or 5-D Tensor. But received: input's dimension is 2, input's shape is [100, 784]. [Hint: Expected in_dims.size() == 4 || in_dims.size() == 5 == true, but received in_dims.size() == 4 || in_dims.size() == 5:0 != true:1.] (at ..\paddle\phi\infermeta\binary.cc:470)

这个错误提示是说输入的张量维度不对。Conv操作的输入应该是4D或5D张量，但是你输入的张量维度是2。因此，你需要将输入张量reshape为4D或5D。

对于这个错误，你需要将输入reshape为4D或5D张量，例如：

import paddle
import paddle.nn.functional as F

# 假设你的输入张量是x，它的shape是[100, 784]
x = paddle.randn([100, 784])
# 将x reshape为4D张量[batch_size, channels, height, width]
x = paddle.reshape(x, [-1, 1, 28, 28])

# 然后进行Conv操作
out = F.conv2d(x, ...)

这样就可以避免这个错误了。