TensorFlow: 「ValueError: NumPy Array 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)」を解決します

作業中に発生する一般的なエラーTensorFlow では、「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型 float)」というエラーが発生します。これは、TensorFlow によって予期されるデータ型と、モデルに供給される実際のデータとの間の不一致が原因で発生します。

この問題を修正するには、入力データが有効な形式であることを確認することが重要です。よくある間違いの 1 つは、TensorFlow が代わりに Numpy 配列を期待しているため、入力としてリストを使用することです。リストを Numpy 配列に変換するには、単に x = np.asarray(x).

を使用します。さらに、データが使用しているニューラル ネットワークに適切な形式で構造化されていることを確認することが重要です。たとえば、Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークは、次元 (batch_size、timesteps、features) を持つ 3D テンソルを期待します。したがって、データはそれに応じて配置する必要があります。

データの形状を検証する方法の例は次のとおりです:

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)

この例では、シーケンスとターゲットがそれぞれ入力データとターゲット データです。シェイプを印刷することで、モデルにフィードする前に、シェイプが正しい形式であることを確認できます。

これらの手順に従うことで、「サポートされていないオブジェクト タイプの浮動小数点」エラーを効果的に解決し、TensorFlow が確実にモデルはデータを正常に処理できます。