TensorFlow：解決「ValueError: Failed to Convert NumPy Array to Tensor (Unsupported Object Type Float)」

工作時遇到的常見錯誤TensorFlow 的錯誤是「ValueError：無法將NumPy 陣列轉換為Tensor（不支援的物件類型float）」。造成這種情況的原因是 TensorFlow 預期的資料類型與輸入模型的實際資料不符。

要修正此問題，確保輸入資料採用有效格式至關重要。一個常見的錯誤是使用列表作為輸入，因為 TensorFlow 需要 Numpy 陣列。要將清單轉換為 Numpy 數組，只需使用 x = np.asarray(x).

此外，驗證資料的結構是否符合您所使用的神經網路的格式也很重要。例如，長短期記憶 (LSTM) 網路需要具有維度（批量大小、時間步長、特徵）的 3D 張量。因此，您的資料應該進行相應的排列。

以下是如何驗證資料形狀的範例：

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)

在此範例中，序列和目標分別是輸入和目標資料。透過列印它們的形狀，您可以在將它們輸入模型之前確保它們的格式正確。

透過執行以下步驟，您可以有效解決「不支援的物件類型浮點數」錯誤，並確保您的 TensorFlow模型可以成功處理您的資料。