NumPy Array को Tensor में परिवर्तित करने में विफल

त्रुटि का सामना करते समय "NumPy सरणी को Tensor में परिवर्तित करने में विफल (असमर्थित ऑब्जेक्ट प्रकार फ़्लोट) )", डेटा तैयारी और मॉडल परिभाषा से संबंधित संभावित कारणों की पहचान करना महत्वपूर्ण है।

डेटा तैयारी

TensorFlow उम्मीद करता है कि इनपुट डेटा एक विशिष्ट प्रारूप में होगा। इस मामले में, LSTM मॉडल के लिए, डेटा में (num_samples, टाइमस्टेप्स, चैनल) के आयाम होने चाहिए। सुनिश्चित करें कि आपका प्रशिक्षण डेटा, x_train, सही ढंग से स्वरूपित है। x_array = np.asarray(x_list) का उपयोग करके अपने डेटा को NumPy सरणी में परिवर्तित करने और उसके आकार की जांच करने से इसके आयामों को सत्यापित करने में मदद मिल सकती है।

इसके अलावा, सुनिश्चित करें कि आपका डेटा ठीक से प्रीप्रोसेस किया गया है। किसी भी श्रेणीबद्ध चर, लुप्त मान (NaNs), या स्ट्रिंग्स को उचित रूप से संभालें।

मॉडल परिभाषा

सत्यापित करें कि आपका LSTM मॉडल सही ढंग से परिभाषित किया गया है। पहली LSTM परत का इनपुट आकार आपके इनपुट डेटा के आकार से मेल खाना चाहिए, जिसे आप निम्नलिखित कोड का उपयोग करके निर्धारित कर सकते हैं:

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

इसी तरह, मॉडल में प्रत्येक परत के आउटपुट आकार और डेटा प्रकार की जांच करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे आपकी अपेक्षाओं के अनुरूप हैं:

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

डिबगिंग युक्तियाँ

समस्या को और अधिक डीबग करने के लिए, निम्नलिखित प्रयास करें:

• फ़ंक्शन प्रिंट का उपयोग करें(l.name , प्रत्येक परत का नाम, इनपुट आकार और डेटा प्रकार प्रदर्शित करने के लिए मॉडल.लेयर्स में एल के लिए एल.इनपुट_शेप, एल.डीटाइप)। यह आयामों या डेटा प्रकारों में किसी भी बेमेल की पहचान करने में मदद कर सकता है।
• अपने इनपुट डेटा को सही आकार में विस्तारित करें। आपके मामले में, यदि मूल x_train में आयाम (num_samples, timesteps) थे, तो चैनल आयाम जोड़ने के लिए x_train = np.expand_dims(x_train, -1) का उपयोग करें। इसी तरह, जांचें कि क्या आपके लक्ष्य डेटा, y_train को दोबारा आकार देने की आवश्यकता है।
• अपने डेटा को एक समर्थित डेटा प्रकार पर कास्ट करें। सुनिश्चित करें कि आपका डेटा TensorFlow के साथ संगत होने के लिए फ्लोट32 या फ्लोट64 प्रकार का है। रूपांतरण के लिए x = np.asarray(x).astype('float32') का उपयोग करें।

इन चरणों का पालन करके, आप त्रुटि को हल कर सकते हैं और अपने मॉडल को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित कर सकते हैं।