我在运行lanenet程序的时候，训练数据集出现的这个错误
File "C:\Users\dell\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 197, in __init__
six.raise_from(
File "<string>", line 3, in raise_from
TypeError: Dimension value must be integer or None or have an __index__ method, got 3.0
```python
@tf_export(v1=["Dimension"])
class Dimension(object):
"""Represents the value of one dimension in a TensorShape."""
__slots__ = ["_value"]
def __init__(self, value):
"""Creates a new Dimension with the given value."""
if value is None:
self._value = None
elif isinstance(value, Dimension):
self._value = value
else:
try:
# int(...) compensates for the int/long dichotomy on Python 2.X.
# TODO(b/143206389): Remove once we fully migrate to 3.X.
self._value = int(value.__index__())
except AttributeError:
six.raise_from(
TypeError("Dimension value must be integer or None or have "
"an __index__ method, got {!r}".format(value)),
None)
if self._value < 0:
raise ValueError("Dimension %d must be >= 0" % self._value)
1.原因：这个错误通常发生在使用tensorflow或keras的时候，当定义一个层或一个张量的维度时，传入了一个浮点数而不是一个整数或者None。例如，如果使用tf.keras.Input (shape = (3.0, ))，就会报这个错误，因为3.0不是一个合法的维度值。
2.解决方法：检查代码中定义层或张量的地方，确保维度值是整数或者None，或者有一个__index__方法可以返回一个整数。例如，可以使用tf.keras.Input (shape = (3, ))或者tf.keras.Input (shape = (None, ))来避免这个错误。
应该是版本问题
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:这个错误通常是由于numpy中的数组维度问题引起的。解决方法是确认输入数据集的维度是否正确，如果某个数据集的维度错误，可以通过扩充或削减维度来解决。以下是一些可能会导致该错误的常见情况和解决方案。
1.数据集中存在非整数维度 检查数据集中是否存在非整数维度，如果存在，则需要将其转换为整数。可以使用numpy库提供的astype函数来实现：
data = data.astype(np.int32)
2.输入数据的格式不正确 Lanenet程序需要RGB格式的图像作为输入，如果输入的格式不正确，则会引起维度错误。可以使用opencv库提供的函数将图片转换为RGB格式：
import cv2
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
3.检查网络中的维度设置是否正确 网络中的维度设置需要与数据集的维度匹配，否则也会引起维度错误。如果存在维度错误，可以根据网络结构进行调整。
如果以上方法都没有解决问题，可以尝试使用调试器来跟踪代码并定位问题所在。