Tensorflow - ValueError: 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 タイプ float)

Background

トレーニングしようとしていますそれぞれ 1000 個の float を含むリストのリストを持つモデルですが、「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 タイプ float)」というエラーが発生します。

原因と解決策

Tensorflow では、入力データがリストではなくテンソルの形式である必要があります。この場合、エラーはモデルへの入力としてリストを渡すことが原因で発生します。これを解決するには、次のコードを使用してトレーニング データを NumPy 配列に変換します。

x_train = np.asarray(x_train).astype('float32')

データが適切であることを確認します。フォーマットされ、カテゴリカル、NaN、文字列などの問題に対処します。さらに、モデルの入力および出力の形状が予期されるデータの次元と一致していることを確認します。

LSTM モデルの場合、予期されるデータの次元は (batch_size、timesteps、features) です。次のコードを使用して、モデルの入力と出力の形状を出力できます:

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

データの問題をデバッグするには、入力データと出力データの両方の形状を出力して、予期された形式に準拠していることを確認します。さらに、デバッグを容易にするためにセルベースの実行をサポートする Spyder のような IDE の使用を検討してください。