TypeError: o objeto “NoneType” não pode ser chamado no Google Colab

Question

abaixo dos pacotes e modelos importados que são definidos para permitir o acesso às operações de construção,

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.optimizers import RMSpro

Agora aqui está a codificação do modelo criado, acho que é muito importante para descrever o modelo,

Redimensione as formas das imagens,

train = ImageDataGenerator(rescale=1/255)
validation = ImageDataGenerator(rescale=1/255)

Corrigido o diretório do conjunto de dados e acesso aos dados,

train_dataset = train.flow_from_directory(
    'cnn_happy_NotHapp/Basedata/training/',
    target_size=(200,200),
    batch_size = 3,
    class_mode = 'binary')
validation_dataset = validation.flow_from_directory(
    'cnn_happy_NotHapp/Basedata/validation/',
    target_size=(200,200),
    batch_size = 3,
    class_mode = 'binary')

Crie o modelo CNN

model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3), activation='relu', input_shape=(200, 200, 3)),
                                    tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
                                    ##################################
                                    tf.keras.layers.Conv2D(132,(3,3), activation='relu'),
                                    tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
                                    ##################################
                                    tf.keras.layers.Conv2D(64,(3,3), activation='relu'),
                                    tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
                                    ##################################
                                    tf.keras.layers.Flatten(),
                                    ###################################
                                    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
                                    ###################################
                                    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'),
])

Compile o modelo

model.compile(loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = RMSprop(lr=0.001),
              metrics = ['accuracy '])

Ajuste o modelo e observe aqui porque eu enfrentei um problema aqui,

model_fit = model.fit(train_dataset,
                      steps_per_epoch=3,
                      epochs= 10,
                      validation_data = validation_dataset)     #error is here

Abaixo da seção de erro, solicito a todos os membros do stactoverflow que leiam cuidadosamente e me ajudem a resolver esse erro,

Epoch 1/10
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-85ae786a1bf1> in <module>()
      2                       steps_per_epoch=3,
      3                       epochs= 10,
----> 4                       validation_data = validation_dataset)

3 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py in _call(self, *args, **kwds)
    805       # In this case we have created variables on the first call, so we run the
    806       # defunned version which is guaranteed to never create variables.
--> 807       return self._stateless_fn(*args, **kwds)  # pylint: disable=not-callable
    808     elif self._stateful_fn is not None:
    809       # Release the lock early so that multiple threads can perform the call

TypeError: 'NoneType' object is not callable

Nota: Estou sofrendo com esse erro, não consigo resolvê-lo e agradeço desde já que tentam resolvê-lo e comento aqui para compartilhar a resposta

Answer 1

@AlirezaMoradi por favor se preocupe aqui,

Eu cometi um erro abaixo,

Na seção de compilação do modelo,

model.compile(loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = RMSprop(lr=0.001),
              metrics = ['accuracy '])  #'accuracy ' it will be 'accuracy'

Isso significa que para meus erros adiciono espaço em branco e depois de removê-lo resolvo.

Estava ocupado, por isso é tarde para compartilhar a solução e lamento pelo atraso.