TensorFlow: Resolvendo "ValueError: Falha ao converter matriz NumPy em Tensor (tipo de objeto flutuante não suportado)"

Um erro comum encontrado ao trabalhar com TensorFlow é o "ValueError: Falha ao converter uma matriz NumPy em um Tensor (tipo de objeto flutuante não suportado)". Isso ocorre devido a uma incompatibilidade entre os tipos de dados esperados pelo TensorFlow e os dados reais que estão sendo alimentados no modelo.

Para corrigir esse problema, é crucial garantir que seus dados de entrada estejam em um formato válido. Um erro comum é usar listas como entrada, já que o TensorFlow espera matrizes Numpy. Para converter uma lista em um array Numpy, basta usar x = np.asarray(x).

Além disso, é importante verificar se seus dados estão estruturados no formato apropriado para a rede neural que você está usando. Por exemplo, redes Long Short-Term Memory (LSTM) esperam um tensor 3D com dimensões (batch_size, timesteps, features). Portanto, seus dados devem ser organizados de acordo.

Aqui está um exemplo de como verificar as formas dos seus dados:

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)

Neste exemplo, sequências e destinos são os dados de entrada e de destino, respectivamente. Ao imprimir suas formas, você pode garantir que elas estejam no formato correto antes de alimentá-las no modelo.

Seguindo essas etapas, você pode resolver efetivamente o erro "Tipo de objeto flutuante não suportado" e garantir que seu TensorFlow o modelo pode processar seus dados com sucesso.