`validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following types in the input: [<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.BatchDataset'>]

这个错误通常是由于在对一个 `tf.data.Dataset` 对象调用 `fit` 方法时，使用了 `validation_split` 参数。`validation_split` 参数只能用于 `tf.Tensor` 或者 `NumPy` 数组，而不能用于 `tf.data.Dataset` 对象。

解决方法可以是先将 `tf.data.Dataset` 对象转换成 `tf.Tensor` 或者 `NumPy` 数组，然后再使用 `validation_split` 参数。也可以自己手动实现在训练数据集中选出一部分数据作为验证集的逻辑。

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input_image = Input(shape=(L, H)) dropout1 = Dropout(0.25)(input_image) dense1 = Dense(4096, input_shape=(L, H) , activation='relu')(dropout1) dropout2 = Dropout(0.25)(dense1) dense2 = Dense(4096, activation='relu')(dropout2) dropout3 = Dropout(0.25)(dense2) dense3 = Dense(35, activation='relu')(dropout3) input_numeric = Input(shape=(M,N)) concat = K.concatenate([input_numeric, dense3], axis=2) dropout4 = Dropout(0.5)(concat) output = Dense(26, activation='softmax')(dropout4) model = Model(inputs=[input_image, input_numeric], outputs=output) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy']) model.fit([train_img_x, train_data_x], train_y, batch_size=15, epochs=10, validation_split=0.2) 报错validation_split is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following types in the input: [<class 'torch.Tensor'>, <class 'torch.Tensor'>] ，如何解决

这个报错是因为你在使用 PyTorch 的张量作为输入数据，而 `validation_split` 参数只支持使用 Tensor 或 NumPy 数组作为输入数据。要解决这个问题，你可以将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组或 Tensor 对象，然后再将其传递给 `validation_split` 参数。你可以使用以下代码来转换 PyTorch 张量为 NumPy 数组：

data_numpy = data_tensor.cpu().numpy()

其中，`data_tensor` 是你要转换的 PyTorch 张量。

另外，你还需要将训练数据和验证数据都转换为 NumPy 数组或 Tensor 对象，然后再将其传递给 `model.fit()` 方法。你可以使用以下代码将 PyTorch 张量转换为 Tensor 对象：

data_tensor = data_tensor.to(device)

其中，`device` 是你使用的设备，如 CPU 或 GPU。

input_image = Input(shape=(L, H)) dropout1 = Dropout(0.25)(input_image) dense1 = Dense(4096, input_shape=(L, H) , activation='relu')(dropout1) bn1 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense1) dropout2 = Dropout(0.25)(bn1) dense2 = Dense(4096, activation='relu')(dropout2) bn2 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense2) dropout3 = Dropout(0.25)(bn2) dense3 = Dense(35, activation='relu')(dropout3) input_numeric = Input(shape=(M,N)) concat = K.concatenate([input_numeric, dense3], axis=2) bn4 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(concat) dropout4 = Dropout(0.5)(bn4) output = Dense(26, activation='softmax')(dropout4) model = Model(inputs=[input_image, input_numeric], outputs=output) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy']) model.fit([train_img_x, train_data_x], train_y, batch_size=15, epochs=10, validation_split=0.2) prediction = model.predict([train_img_x, train_data_x]) 报错`validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following types in the input: [<class 'torch.Tensor'>, <class 'torch.Tensor'>] ，如何解决

这个错误提示表明 `validation_split` 参数只支持 Tensor 或 NumPy 数组类型，但是这里输入的类型是 Torch Tensor。因此，需要将输入类型转换为 NumPy 数组类型。可以使用 `.numpy()` 方法将 Torch Tensor 转换为 NumPy 数组，例如：

prediction = model.predict([train_img_x.numpy(), train_data_x.numpy()])

这样就可以将 Torch Tensor 转换为 NumPy 数组，然后传递给 `predict` 方法进行预测。