如何修復 LSTM 模型中的「無法將 NumPy 陣列轉換為張量」錯誤？
發佈於2024-11-01
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無法將NumPy 陣列轉換為張量
無法將NumPy 陣列轉換為張量遇到錯誤「無法將NumPy 陣列轉換為張量（不支援的物件類型float )”，確定與資料準備和模型定義相關的潛在原因非常重要。
資料準備TensorFlow 期望輸入資料採用特定格式。在這種情況下，對於 LSTM 模型，資料的維度應為（num_samples、timesteps、channels）。確保您的訓練資料 x_train 的格式正確。使用 x_array = np.asarray(x_list) 將資料轉換為 NumPy 陣列並檢查其形狀可以幫助驗證其維度。 此外，請確保您的資料經過正確預處理。適當處理任何分類變數、缺失值 (NaN) 或字串。
模型定義[print(i.shape, i.dtype) for i in model.inputs]
驗證您的 LSTM 模型定義是否正確。第一個LSTM 層的輸入形狀應與輸入資料的形狀相匹配，您可以使用以下程式碼確定該形狀：
[print(o.shape, o.dtype) for o in model.outputs]
同樣，檢查模型中每一層的輸出形狀和資料類型，以確保它們符合您的期望：[print(o.shape, o.dtype) for o in model .outputs]
調試提示- 要進一步調試問題，請嘗試以下操作：
- 使用函數print(l.name , l.input_shape, l.dtype) 用於model.layers 中的l，用於顯示每個圖層的名稱、輸入形狀和資料類型。這可以幫助識別維度或資料類型中的任何不匹配。
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