TensorFlow: resolviendo "ValueError: no se pudo convertir la matriz NumPy en tensor (tipo de objeto flotante no admitido)"

Se encontró un error común al trabajar con TensorFlow es el "ValueError: No se pudo convertir una matriz NumPy en un Tensor (tipo de objeto flotante no admitido)". Esto surge debido a una discrepancia entre los tipos de datos esperados por TensorFlow y los datos reales que se introducen en el modelo.

Para rectificar este problema, es fundamental asegurarse de que los datos de entrada estén en un formato válido. Un error común es usar listas como entrada, ya que TensorFlow espera matrices Numpy. Para convertir una lista en una matriz Numpy, simplemente use x = np.asarray(x).

Además, es importante verificar que sus datos estén estructurados en el formato apropiado para la red neuronal que está utilizando. Por ejemplo, las redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) esperan un tensor 3D con dimensiones (tamaño de lote, pasos de tiempo, características). Por lo tanto, sus datos deben organizarse en consecuencia.

Aquí hay un ejemplo de cómo verificar las formas de sus datos:

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)

En este ejemplo, las secuencias y los objetivos son los datos de entrada y de destino, respectivamente. Al imprimir sus formas, puede asegurarse de que estén en el formato correcto antes de introducirlas en el modelo.

Al seguir estos pasos, puede resolver de manera efectiva el error "Tipo de objeto flotante no admitido" y asegurarse de que su TensorFlow El modelo puede procesar sus datos con éxito.