'DirectoryIterator' object has no attribute 'ndim'

`'DirectoryIterator' object has no attribute 'ndim'` 这个错误通常是因为 `DirectoryIterator` 对象不支持 `ndim` 属性。在 Keras 中，`ndim` 属性用于获取输入数据的维度。因此，当你尝试在 `DirectoryIterator` 对象上调用 `ndim` 属性时，会出现该错误。

要解决这个问题，你可以尝试使用 `ImageDataGenerator` 类来生成数据，而不是使用 `DirectoryIterator`。 `ImageDataGenerator` 类提供了更多的选项和灵活性，可以更好地控制输入数据的形状和类型。例如，你可以使用 `flow_from_directory()` 方法从目录中读取图像数据，并将其转换为适合模型的形状。示例如下：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
        'train',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

model.fit_generator(
        train_generator,
        steps_per_epoch=2000,
        epochs=50)

在这个例子中，`ImageDataGenerator` 类用于生成图像数据，并使用 `flow_from_directory()` 方法从 `train` 目录中读取数据。`target_size` 参数指定了图像的大小，`batch_size` 参数指定了每个批次的大小，`class_mode` 参数指定了分类模式。`model.fit_generator()` 方法用于训练模型，其中 `train_generator` 参数是 `ImageDataGenerator` 对象的生成器。