ValueError: не удалось преобразовать массив NumPy в тензор

Описание проблемы

При попытке обучить нейронную сеть со слоями LSTM с помощью TensorFlow произошло следующее возникает ошибка:

ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float).

Эта ошибка возникает при попытке подогнать данные обучения и тестирования к модели.

Объяснение

Ошибка возникает из-за использования списков Python в качестве входных данных вместо массивов NumPy. TensorFlow не поддерживает списки в качестве входных данных.

Решение

Чтобы решить проблему, преобразуйте входные данные из списков в массивы NumPy с помощью функции np.asarray(). Кроме того, убедитесь, что данные отформатированы в соответствии с вашей моделью.

Для модели LSTM требуемым форматом является 3D-тензор с размерами (размер_пакета, временные шаги, функции).

Предоставленное Код Python можно изменить следующим образом:

x_train = np.asarray(x_train).astype('float32')
y_train = np.asarray(y_train).astype('float32')
x_test = np.asarray(x_test).astype('float32')
y_test = np.asarray(y_test).astype('float32')

Преобразуя входные данные в массивы NumPy и обеспечивая правильный формат данных, ошибка должна быть устранена, и модель сможет обучаться успешно.