Tensorflow - ValueError: NumPy 배열을 Tensor로 변환하지 못했습니다(지원되지 않는 객체 유형 float)

배경

훈련을 시도 중입니다. 각각 1000개의 부동 소수점을 포함하는 목록 목록이 있는 모델이지만 "NumPy 배열을 Tensor(지원되지 않는 객체 유형 부동 소수점)로 변환하지 못했습니다."라는 오류가 발생합니다.

원인 및 해결 방법

Tensorflow에서는 입력 데이터가 목록이 아닌 텐서 형식이어야 합니다. 이 경우 목록을 모델에 입력으로 전달하여 오류가 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 다음 코드를 사용하여 훈련 데이터를 NumPy 배열로 변환하십시오.

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

데이터가 올바른지 확인하세요. 형식화되어 범주형, NaN 및 문자열과 같은 문제를 해결합니다. 또한 모델의 입력 및 출력 형태가 예상되는 데이터 차원과 일치하는지 확인하세요.

LSTM 모델의 경우 예상되는 데이터 차원은 (batch_size, timesteps, feature)입니다. 다음 코드를 사용하여 모델의 입력 및 출력 모양을 인쇄할 수 있습니다.

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

데이터 문제를 디버깅하려면 입력 및 출력 데이터의 모양을 인쇄하여 예상 형식을 준수하는지 확인하세요. 또한 디버깅을 용이하게 하려면 셀 기반 실행을 지원하는 Spyder와 같은 IDE를 사용하는 것이 좋습니다.