Не удалось преобразовать массив NumPy в тензор

При обнаружении ошибки «Не удалось преобразовать массив NumPy в тензор (неподдерживаемый тип объекта с плавающей запятой) )", важно выявить потенциальные причины, связанные с подготовкой данных и определением модели.

Данные Подготовка

TensorFlow ожидает, что входные данные будут в определенном формате. В этом случае для моделей LSTM данные должны иметь размеры (num_samples, временные шаги, каналы). Убедитесь, что ваши тренировочные данные x_train отформатированы правильно. Преобразование ваших данных в массив NumPy с помощью x_array = np.asarray(x_list) и проверка их формы может помочь проверить их размеры.

Кроме того, убедитесь, что ваши данные правильно предварительно обработаны. Обрабатывайте любые категориальные переменные, пропущенные значения (NaN) или строки соответствующим образом.

Определение модели

Убедитесь, что ваша модель LSTM определена правильно. Входная форма первого слоя LSTM должна соответствовать форме ваших входных данных, которую вы можете определить с помощью следующего кода:

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

Аналогично проверьте форму вывода и тип данных каждого слоя модели, чтобы убедиться, что они соответствуют вашим ожиданиям:

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

Советы по отладке

Для дальнейшего устранения проблемы попробуйте следующее:

• Используйте функцию print(l.name, l.input_shape, l.dtype) для l в model.layers, чтобы отобразить имя, входную форму и тип данных каждого слой. Это может помочь выявить несоответствия в измерениях или типах данных.
• Придайте входным данным правильную форму. В вашем случае, если исходный x_train имел размеры (num_samples, временные шаги), используйте x_train = np.expand_dims(x_train, -1), чтобы добавить измерение канала. Аналогичным образом проверьте, нужно ли изменить форму ваших целевых данных y_train.
• Приведите свои данные к поддерживаемому типу данных. Убедитесь, что ваши данные имеют тип float32 или float64, чтобы быть совместимыми с TensorFlow. Используйте x = np.asarray(x).astype('float32') для преобразования.

Выполнив эти шаги, вы сможете устранить ошибку и успешно обучить свою модель.