TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'dim_ordering')

### 回答1：
这个错误通常出现在使用旧版本的 Keras 库时。`dim_ordering` 参数在 Keras 2.0 版本中被弃用并且不再支持。

如果你正在使用旧版本的 Keras 库，你可以尝试将 `dim_ordering` 参数更改为 `data_format` 参数，例如：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=input_shape, data_format='channels_first'))

如果你正在使用 Keras 2.0 或更高版本，那么很可能是代码中的其他问题导致了这个错误。你可以检查一下代码中是否有其他已经被弃用或者已经不再支持的参数和函数。

### 回答2：
TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'dim_ordering')是一个错误消息，它表示使用了一个未被识别的关键字参数"dim_ordering"。

在某些编程语言中，关键字参数是一种以关键字的形式传递给函数的参数。这些关键字参数可以帮助我们更清晰地定义函数的输入，并提高代码的可读性。

然而，在某些情况下，我们可能会使用不受支持的关键字参数，这会导致出现以上的错误信息。错误消息中的"dim_ordering"表示的是这个不受支持的关键字参数。

解决这个错误的方法有几种：
1. 检查文档：我们可以查阅相关的库或框架的文档，了解哪些关键字参数是被支持的。如果我们使用的关键字参数不在支持的列表中，那么我们需要将其更改为被支持的参数。
2. 更新库版本：有时候，某些库或框架的旧版本可能不支持特定的关键字参数。我们可以尝试更新库的版本，以便支持最新的关键字参数。
3. 修改代码：如果以上两个方法都无法解决问题，我们可能需要修改代码的实现方式。这可能会涉及到更改调用函数的方式、优化代码逻辑或使用其他的函数替代。

总而言之，TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'dim_ordering')是一个表示使用了不支持的关键字参数的错误信息。通过查阅文档、更新库或修改代码，我们可以解决这个错误。

### 回答3：
这个错误通常是因为使用了不支持的关键字参数"dim_ordering"。在较新的版本的深度学习库中，例如Keras或Tensorflow，"dim_ordering"参数已经被弃用。取而代之的是使用更通用的"data_format"参数来指定输入数据的维度顺序。

解决这个问题的方法是将"dim_ordering"参数替换为"data_format"参数，并根据自己的需求选择合适的值，例如"channels_first"或"channels_last"。更具体地说，如果想要指定输入数据的通道维度在前（例如：通道数 x 高度 x 宽度），可以将"data_format"设置为"channels_first"；如果想要通道维度在后（例如：高度 x 宽度 x 通道数），则将"data_format"设置为"channels_last"。

例如，在Keras中，如果之前使用了"dim_ordering"参数来构建模型层，可以将其替换为"data_format"，并在需要的地方设置为"channels_first"或"channels_last"：

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', data_format='channels_first'))

如果还是遇到类似的错误，可能是因为更深的问题，建议查看代码中其他的参数设置和函数调用，确保没有其他可能导致这个错误的问题。