Échec de la conversion d'un tableau NumPy en Tensor

Lorsque vous rencontrez l'erreur « Échec de la conversion d'un tableau NumPy en Tensor (type d'objet flottant non pris en charge )", il est important d'identifier les causes potentielles liées à la préparation des données et à la définition du modèle.

Préparation des données

TensorFlow s'attend à ce que les données d'entrée soient dans un format spécifique. Dans ce cas, pour les modèles LSTM, les données doivent avoir les dimensions de (num_samples, timesteps,channels). Assurez-vous que vos données d'entraînement, x_train, sont correctement formatées. Convertir vos données en tableau NumPy à l'aide de x_array = np.asarray(x_list) et vérifier sa forme peut aider à vérifier ses dimensions.

De plus, assurez-vous que vos données sont correctement prétraitées. Gérez les variables catégorielles, les valeurs manquantes (NaN) ou les chaînes de manière appropriée.

Définition du modèle

Vérifiez que votre modèle LSTM est défini correctement. La forme d'entrée de la première couche LSTM doit correspondre à la forme de vos données d'entrée, que vous pouvez déterminer à l'aide du code suivant :

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

De même, vérifiez la forme de sortie et le type de données de chaque couche du modèle pour vous assurer qu'ils correspondent à vos attentes :

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

Conseils de débogage

Pour déboguer davantage le problème, essayez ce qui suit :

• Utilisez la fonction print(l.name , l.input_shape, l.dtype) pour l dans model.layers pour afficher le nom, la forme d'entrée et le type de données de chaque calque. Cela peut aider à identifier toute incohérence dans les dimensions ou les types de données.
• Développez vos données d'entrée dans la forme correcte. Dans votre cas, si le x_train d'origine avait des dimensions (num_samples, timesteps), utilisez x_train = np.expand_dims(x_train, -1) pour ajouter une dimension de canal. De même, vérifiez si vos données cibles, y_train, doivent être remodelées.
• Transformez vos données vers un type de données pris en charge. Assurez-vous que vos données sont de type float32 ou float64 pour être compatibles avec TensorFlow. Utilisez x = np.asarray(x).astype('float32') pour la conversion.

En suivant ces étapes, vous pouvez résoudre l'erreur et entraîner votre modèle avec succès.