x_train=tf.image.resize_with_pad(x_train,[277,277])出现了TypeError: Missing required positional argument

这个错误一般是因为 tf.image.resize_with_pad() 函数的输入参数有误。根据函数的文档，resize_with_pad() 函数需要传入两个参数：image 和 target_height，其中 image 表示要进行 resize 的图片张量，target_height 表示 resize 后的目标高度。

因此，建议检查一下 x_train 和 target_height 的数据类型是否正确。如果 x_train 是一个 numpy 数组，需要将其转换成 Tensor 对象才能传入函数中。同时，也需要确保 target_height 是一个整数。

以下是可能的解决方案：

x_train = tf.convert_to_tensor(x_train, dtype=tf.float32)
target_height = 277
x_train = tf.image.resize_with_pad(x_train, [target_height, target_height])

其中，tf.convert_to_tensor() 函数可以将 numpy 数组转换成 Tensor 对象，并且可以指定数据类型。在这里，我们将 x_train 转换成 float32 类型的 Tensor 对象，然后将 target_height 设为 277，并传入 resize_with_pad() 函数中。

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x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=999) # Resize images for i in range(len(x_train)): img = Image.fromarray(x_train[i]) img = img.resize((224, 224)) x_train[i] = np.array(img) for i in range(len(x_validate)): img = Image.fromarray(x_validate[i]) img = img.resize((224, 224)) x_validate[i] = np.array(img) # Reshape images x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 224, 224, 3) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], 224, 224, 3)代码段报错TypeError: Cannot handle this data type

这个错误可能是由于图片数据的格式不被支持而导致的。常见的图片格式有PNG、JPEG、BMP等，如果图片格式不被支持，就会出现这个错误。

你可以尝试使用Pillow库中的Image.open()方法打开图片，然后使用np.array()方法将图片转换为numpy数组，确保图片格式被正确地读取。同时，还应该检查数据类型是否为float或int类型，如果不是，可以使用astype()方法将其转换为正确的数据类型。