ValueError : échec de la conversion du tableau NumPy en Tensor

Description du problème

Lors de la tentative de formation d'un réseau neuronal avec des couches LSTM à l'aide de TensorFlow, les éléments suivants une erreur se produit :

ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float).

Cette erreur apparaît lors de la tentative d'ajustement des données d'entraînement et de test au modèle.

Explication

L'erreur provient de l'utilisation de listes Python comme données d'entrée au lieu de tableaux NumPy. TensorFlow ne prend pas en charge les listes en tant que données d'entrée.

Solution

Pour résoudre le problème, convertissez les données d'entrée des listes en tableaux NumPy à l'aide de la fonction np.asarray(). De plus, assurez-vous que les données sont formatées comme prévu par votre modèle.

Pour un modèle LSTM, le format requis est un tenseur 3D avec des dimensions (taille_batch, pas de temps, fonctionnalités).

Le format fourni. Le code Python peut être modifié comme suit :

x_train = np.asarray(x_train).astype('float32')
y_train = np.asarray(y_train).astype('float32')
x_test = np.asarray(x_test).astype('float32')
y_test = np.asarray(y_test).astype('float32')

En convertissant les données d'entrée en tableaux NumPy et en garantissant le format de données correct, l'erreur devrait être résolue et le modèle pourra s'entraîner avec succès.