Comment résoudre l'erreur « Échec de la conversion d'un tableau NumPy en un Tensor (type d'objet flottant non pris en charge) » dans TensorFlow ?

TensorFlow : "ValueError : échec de la conversion d'un tableau NumPy en tensor (type d'objet flottant non pris en charge)

Enquête sur le problème :

Dans votre configuration d'entraînement, vos données d'entraînement comprennent des listes de flottants, chaque liste représentant une séquence de 1 000 valeurs. Cependant, TensorFlow s'attend à ce que les données numériques soient représentées sous forme de tableaux NumPy plutôt que de listes.

Résolution :

Pour résoudre ce problème, vous devez convertir vos données d'entraînement des listes en tableaux NumPy. Vous pouvez y parvenir en utilisant la fonction np.asarray() :

<code class="python">x_train = np.asarray(x_train)
y_train = np.asarray(y_train)</code>

Étapes de dépannage supplémentaires :

Au-delà de la représentation des données, assurez-vous que vos données sont correctement formatées pour le modèle LSTM que vous avez défini. Plus précisément, les modèles LSTM nécessitent une saisie. les données doivent être tridimensionnelles, avec des dimensions représentant le nombre d'échantillons, les pas de temps et les caractéristiques. Vous pouvez vérifier la forme d'entrée attendue en examinant l'attribut input_shape de la couche LSTM :

<code class="python">print(model.layers[0].input_shape)</code>

Si vous en rencontrez. problèmes avec le format des données, vous devrez peut-être remodeler vos données à l'aide de la fonction np.expand_dims().

Bonnes pratiques :

Enfin, en règle générale, il est recommandé d'utiliser un outil de débogage tel que TensorFlow Debugger (tfdbg) pour identifier et résoudre plus facilement des problèmes comme celui-ci. tfdbg vous permet d'inspecter l'état de votre graphique TensorFlow pendant l'exécution, ce qui peut fournir des informations précieuses sur les causes profondes des erreurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!