这个错误通常出现在模型在处理数据时，无法确定训练集和测试集的大小，因此需要通过设置 input_shape 或 batch_size 解决。其中，input_shape 可以在模型的第一层中设置，而 batch_size 可以在 fit 或 evaluate 等函数的参数中设置。

代码示例：

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(units=16, activation='relu', input_shape=(10,))) model.add(tf.keras.layers.Dense(units=8, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))

设置 batch_size

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

或者设置 input_shape

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test), input_shape=(10,))