TensorFlow: "ValueError: NumPy Array को Tensor (असमर्थित ऑब्जेक्ट प्रकार फ़्लोट) में कनवर्ट करने में विफल" को हल करना

काम करते समय एक सामान्य त्रुटि आई TensorFlow के साथ "ValueError: NumPy सरणी को Tensor में बदलने में विफल" है (असमर्थित ऑब्जेक्ट प्रकार फ़्लोट)"। यह TensorFlow द्वारा अपेक्षित डेटा प्रकारों और मॉडल को खिलाए जा रहे वास्तविक डेटा के बीच एक बेमेल के कारण उत्पन्न होता है।

इस समस्या को सुधारने के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आपका इनपुट डेटा एक वैध प्रारूप में है। एक सामान्य गलती सूचियों को इनपुट के रूप में उपयोग करना है, क्योंकि TensorFlow इसके बजाय Numpy सरणियों की अपेक्षा करता है। किसी सूची को Numpy सरणी में बदलने के लिए, बस x = np.asarray(x).

इसके अतिरिक्त, यह सत्यापित करना महत्वपूर्ण है कि आपका डेटा आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे तंत्रिका नेटवर्क के लिए उपयुक्त प्रारूप में संरचित है। उदाहरण के लिए, लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क आयामों (बैच_आकार, टाइमस्टेप्स, फीचर्स) के साथ 3D टेंसर की अपेक्षा करते हैं। इसलिए, आपके डेटा को तदनुसार व्यवस्थित किया जाना चाहिए।

यहां आपके डेटा के आकार को सत्यापित करने का एक उदाहरण दिया गया है:

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)

इस उदाहरण में, अनुक्रम और लक्ष्य क्रमशः इनपुट और लक्ष्य डेटा हैं। उनकी आकृतियों को प्रिंट करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उन्हें मॉडल में फीड करने से पहले वे सही प्रारूप में हैं।

इन चरणों का पालन करके, आप "असमर्थित ऑब्जेक्ट प्रकार फ्लोट" त्रुटि को प्रभावी ढंग से हल कर सकते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपका TensorFlow मॉडल आपके डेटा को सफलतापूर्वक संसाधित कर सकता है।