TensorFlow: Behebung von „ValueError: Failed to Convert NumPy Array to Tensor (Unsupported Object Type Float)“

Ein häufiger Fehler, der beim Arbeiten auftritt mit TensorFlow ist der „ValueError: Fehler beim Konvertieren eines NumPy-Arrays in einen Tensor (nicht unterstützter Objekttyp Float)“. Dies entsteht durch eine Diskrepanz zwischen den von TensorFlow erwarteten Datentypen und den tatsächlichen Daten, die dem Modell zugeführt werden.

Um dieses Problem zu beheben, ist es wichtig sicherzustellen, dass Ihre Eingabedaten in einem gültigen Format vorliegen. Ein häufiger Fehler besteht darin, Listen als Eingabe zu verwenden, da TensorFlow stattdessen Numpy-Arrays erwartet. Um eine Liste in ein Numpy-Array zu konvertieren, verwenden Sie einfach x = np.asarray(x).

Außerdem ist es wichtig zu überprüfen, ob Ihre Daten im geeigneten Format für das von Ihnen verwendete neuronale Netzwerk strukturiert sind. Beispielsweise erwarten LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) einen 3D-Tensor mit Dimensionen (Batch_size, Zeitschritte, Features). Daher sollten Ihre Daten entsprechend angeordnet sein.

Hier ist ein Beispiel, wie Sie die Formen Ihrer Daten überprüfen können:

import numpy as np

sequences = np.asarray(Sequences)
targets = np.asarray(Targets)

# Print the shapes of your input data
print("Sequences: ", sequences.shape)
print("Targets: ", targets.shape)

# Reshape if necessary to fit the model's input format
sequences = np.expand_dims(sequences, -1)
targets = np.expand_dims(targets, -1)

print("\nReshaped:")
print("Sequences: ", sequences.shape)
print("Targets: ", targets.shape)

In diesem Beispiel sind Sequenzen und Ziele die Eingabe- bzw. Zieldaten. Indem Sie ihre Formen drucken, können Sie sicherstellen, dass sie im richtigen Format vorliegen, bevor Sie sie dem Modell zuführen.

Durch Befolgen dieser Schritte können Sie den Fehler „Nicht unterstützter Objekttyp Float“ effektiv beheben und sicherstellen, dass Ihr TensorFlow Das Modell kann Ihre Daten erfolgreich verarbeiten.