Tensorflow - ValueError：無法將NumPy 數組轉換為張量（不支援的物件類型float）

背景

您正在嘗試訓練一個）

背景

]您正在嘗試訓練一個包含清單清單的模型，每個清單包含1000 個浮點數，但遇到錯誤「無法將NumPy 陣列轉換為張量（不支援的物件類型浮點）。」

x_train = np.asarray(x_train).astype('float32')

Tensorflow 要求輸入資料採用張量形式，而非清單形式。在這種情況下，錯誤是由於您將清單作為模型的輸入傳遞而引起的。要解決此問題，請使用下列程式碼將訓練資料轉換為NumPy 陣列：

x_train = np.asarray(x_train).astype('float32')

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

對於 LSTM 模型，預期的資料維度為（batch_size、時間步長、特徵）。您可以使用下列程式碼列印模型輸入和輸出的形狀：

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