NumPy 配列を Tensor に変換できませんでした

「NumPy 配列を Tensor に変換できませんでした (サポートされていないオブジェクト型 float)」というエラーが発生した場合)」の場合、データの準備とモデル定義に関連する潜在的な原因を特定することが重要です。

データの準備

TensorFlow は、入力データが特定の形式であることを期待します。この場合、LSTM モデルの場合、データの次元は (サンプル数、タイムステップ、チャネル) である必要があります。トレーニング データ x_train が正しくフォーマットされていることを確認してください。 x_array = np.asarray(x_list) を使用してデータを NumPy 配列に変換し、その形状をチェックすると、その次元を検証するのに役立ちます。

さらに、データが適切に前処理されていることを確認してください。カテゴリ変数、欠損値 (NaN)、または文字列を適切に処理します。

モデル定義

LSTM モデルが正しく定義されていることを確認します。最初の LSTM 層の入力形状は、入力データの形状と一致する必要があります。これは、次のコードを使用して決定できます:

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

同様に、モデル内の各レイヤーの出力形状とデータ型をチェックして、期待どおりであることを確認します。

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

デバッグのヒント

問題をさらにデバッグするには、次のことを試してください:

• 関数 print(l.name) を使用します。 、l.input_shape、l.dtype) for l (model.layers) を使用して、各レイヤーの名前、入力形状、およびデータ型を表示します。これは、ディメンションまたはデータ型の不一致を特定するのに役立ちます。
• 入力データを正しい形式に拡張します。あなたの場合、元の x_train にディメンション (num_samples、タイムステップ) があった場合、x_train = np.expand_dims(x_train, -1) を使用してチャネル ディメンションを追加します。同様に、ターゲット データ y_train を再形成する必要があるかどうかを確認します。
• サポートされているデータ型にデータをキャストします。 TensorFlow と互換性があるように、データの型が float32 または float64 であることを確認してください。変換には x = np.asarray(x).astype('float32') を使用します。

次の手順に従うことで、エラーを解決し、モデルを正常にトレーニングできます。