正则化问题：“浮点数没有dtype”

Question

我需要一些帮助，因为我无法在张量流中使用正则化。我今天安装了它，这是我的新手。这是我的代码：

 def buildmodel(dim,neurons_on_layers,X,Y,ep,batch):
     le=len(neurons_on_layers)
     ne=neurons_on_layers
     model = Sequential()
     model.add(Dense(ne[0], input_dim=dim, kernel_regularizer=regularizers.l2(0),
                activity_regularizer=regularizers.l1(0)
                activation='relu'))  #change from 'relu'  
     for j in list(range(1,le)):
          model.add(Dense(ne[j],  
                   activation='relu'))    ##changed from 'relu'  'tan'
          model.add(Dense(2, activation='softmax'))
          model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ##normal
          model.fit(X, Y, epochs=ep, batch_size=batch)
    return model 

当我编译它时，它返回：

 'float' object has no attribute 'dtype'

进入“ _handle_activity_regularization”功能。

当我删除正则化代码时，代码就可以工作（但是如果没有正则化，我的算法将一无所知）。有人知道要对我的代码进行惩罚的技巧吗？

谢谢