我使用 Keras 函數(shù)式 API（keras 2.2 版）來定義模型，但是當(dāng)我嘗試將數(shù)據(jù)擬合到模型時，我得到了一些錯誤。我目前使用的是 python 2.7，代碼在 Ubuntu 18.04 上運行。以下是模型的代碼：class Model:    def __init__(self, config):        self.hidden_layers = config["hidden_layers"]        self.loss = config["loss"]        self.optimizer = config["optimizer"]        self.batch_normalization = config["batch_normalization"]        self.model = self._build_model()    def _build_model(self):        input = Input(shape=(32,))        hidden_layers = []        if self.batch_normalization:            hidden_layers.append(Dense(self.hidden_layers[0], bias_initializer= Orthogonal)(input))            hidden_layers.append(BatchNormalization()(hidden_layers[-1]))            hidden_layers.append(Activation("relu")(hidden_layers[-1]))        else:            hidden_layers.append(Dense(self.hidden_layers[0], bias_initializer= Orthogonal, activation='relu')(input))        for i in self.hidden_layers[1:]:            if self.batch_normalization:                hidden_layers.append(Dense(i, bias_initializer= Orthogonal)(hidden_layers[-1]))                hidden_layers.append(BatchNormalization()(hidden_layers[-1]))                hidden_layers.append(Activation("relu")(hidden_layers[-1]))            else:                hidden_layers.append(Dense(i, bias_initializer= Orthogonal, activation='relu')(hidden_layers[-1]))        output_layer = Dense(2, activation="softmax")(hidden_layers[-1])        model = Model(input= input, output= output_layer)        model.compile(optimizer=self.optimizer, loss=self.loss, metrics=["accuracy"])        return model我真的不明白這個 TypeError 是什么。我不確定如何更改我的模型定義以避免此錯誤。