Expected `metrics` argument to be a list, tuple, or dict. Received instead: metrics=binary_accuracy of type <class 'str'>

这个错误信息提示你在某个机器学习库（如TensorFlow、PyTorch等）中遇到了问题，当你尝试传递`metrics`参数给模型评估函数或训练循环的时候，期望的是列表、元组或字典类型的数据。然而，你实际提供的`metrics`值是一个字符串（binary_accuracy），这不符合预期。

通常，`metrics`参数需要包含一个或多个指标名称或者是已经定义好的评估函数实例，比如`tf.metrics.BinaryAccuracy`或自定义的函数。正确的例子可能是这样的：

# 正确示例（假设我们有一个二分类任务）
from tensorflow.keras import metrics
metrics = [metrics.BinaryAccuracy(), metrics.AUC()]  # 或者直接传入字符串名
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=metrics)

如果你的`metrics`是一个字符串，你需要先创建相应的评估函数：

metrics = tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()
model.compile(..., metrics=[metrics.name])  # 使用名字而不是实例