т я строю классификатор изображения для классификации одного класса, в котором я использовал авто-кодер при запуске этой модели, я получаю эту ошибку (ValueError: Слой conv2d_3 был вызван с входом, который не является символическим тензором. Полученный тип:. Полный ввод: [(128, 128, 3)]. Все входы в слой должны быть тензорами.)

num_of_samples = img_data.shape[0]
labels = np.ones((num_of_samples,),dtype='int64')



labels[0:376]=0 
names = ['cat']

Y = np_utils.to_categorical(labels, num_class)
input_shape=img_data[0].shape

x,y = shuffle(img_data,Y, random_state=2)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=2)

x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_shape)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

# at this point the representation is (4, 4, 8) i.e. 128-dimensional

x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)

autoencoder = Model(input_shape, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')


autoencoder.fit(X_train, X_train,
            epochs=50,
            batch_size=32,
            shuffle=True,
            validation_data=(X_test, X_test),
            callbacks=[TensorBoard(log_dir='/tmp/autoencoder')])