TensorFlow: устранение ошибки «ValueError: не удалось преобразовать массив NumPy в тензор (неподдерживаемый тип объекта с плавающей запятой)»

Распространенная ошибка, возникающая при работе с TensorFlow — это «ValueError: не удалось преобразовать массив NumPy в Tensor (неподдерживаемый тип объекта с плавающей запятой)». Это возникает из-за несоответствия типов данных, ожидаемых TensorFlow, и фактических данных, передаваемых в модель.

Чтобы устранить эту проблему, крайне важно убедиться, что ваши входные данные имеют действительный формат. Одной из распространенных ошибок является использование списков в качестве входных данных, поскольку вместо этого TensorFlow ожидает массивы Numpy. Чтобы преобразовать список в массив Numpy, просто используйте x = np.asarray(x).

Кроме того, важно убедиться, что ваши данные структурированы в формате, соответствующем используемой вами нейронной сети. Например, сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM) ожидают трехмерный тензор с размерами (batch_size, временные шаги, функции). Поэтому ваши данные должны быть организованы соответствующим образом.

Вот пример того, как проверить форму ваших данных:

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)

В этом примере последовательности и цели являются входными и целевыми данными соответственно. Распечатывая их фигуры, вы можете убедиться, что они имеют правильный формат, прежде чем подавать их в модель.

Выполняя эти шаги, вы можете эффективно устранить ошибку «Неподдерживаемый тип объекта float» и гарантировать, что ваш TensorFlow модель может успешно обработать ваши данные.