No se pudo convertir la matriz NumPy en tensor

Cuando se encontró el error "No se pudo convertir una matriz NumPy en un tensor (tipo de objeto flotante no admitido) )", es importante identificar las causas potenciales relacionadas con la preparación de datos y la definición del modelo.

Preparación de datos

TensorFlow espera que los datos de entrada estén en un formato específico. En este caso, para los modelos LSTM, los datos deben tener las dimensiones de (num_samples, timesteps, canales). Asegúrese de que sus datos de entrenamiento, x_train, tengan el formato correcto. Convertir sus datos a una matriz NumPy usando x_array = np.asarray(x_list) y verificar su forma puede ayudar a verificar sus dimensiones.

Además, asegúrese de que sus datos estén preprocesados ​​correctamente. Maneje cualquier variable categórica, valores faltantes (NaN) o cadenas de manera adecuada.

Definición del modelo

Verifique que su modelo LSTM esté definido correctamente. La forma de entrada de la primera capa LSTM debe coincidir con la forma de sus datos de entrada, que puede determinar usando el siguiente código:

[print(i.shape, i.dtype) for i in model.inputs]

De manera similar, verifique la forma de salida y el tipo de datos de cada capa en el modelo para asegurarse de que se alineen con sus expectativas:

[print(o.shape, o.dtype) for o in model.outputs]

Consejos de depuración

Para depurar aún más el problema, intente lo siguiente:

• Utilice la función print(l.name , l.input_shape, l.dtype) para l en model.layers para mostrar el nombre, la forma de entrada y el tipo de datos de cada capa. Esto puede ayudar a identificar cualquier discrepancia en las dimensiones o tipos de datos.
• Amplíe sus datos de entrada en la forma correcta. En su caso, si el x_train original tenía dimensiones (num_samples, timesteps), use x_train = np.expand_dims(x_train, -1) para agregar una dimensión de canal. De manera similar, verifique si es necesario remodelar sus datos de destino, y_train.
• Transmita sus datos a un tipo de datos compatible. Asegúrese de que sus datos sean del tipo float32 o float64 para que sean compatibles con TensorFlow. Utilice x = np.asarray(x).astype('float32') para la conversión.

Si sigue estos pasos, podrá resolver el error y entrenar su modelo correctamente.