TensorFlow で「NumPy 配列を Tensor に変換できませんでした (サポートされていないオブジェクト タイプ Float)」エラーを解決するにはどうすればよいですか?

TensorFlow: "ValueError: NumPy 配列を Tensor に変換できませんでした (サポートされていないオブジェクト型 Float)

問題の調査:

トレーニング設定では、トレーニング データは浮動小数点のリストで構成され、各リストは 1000 個の値のシーケンスを表します。ただし、TensorFlow は、数値データがリストではなく NumPy 配列として表現されることを期待します。

解決策:

この問題を解決するには、トレーニング データをリストから NumPy 配列に変換する必要があります。これは、np.asarray() 関数を使用して実現できます。

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

追加のトラブルシューティング手順:

データ表現以外にも、定義した LSTM モデルに対してデータが正しくフォーマットされていることを確認します。具体的には、LSTM モデルには入力が必要です。データはサンプル、タイムステップ、および特徴の数を表す次元を持つ 3 次元である必要があります。LSTM レイヤーの input_shape 属性を調べることで、予想される入力形状を確認できます。

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

データ形式に問題がある場合は、np.expand_dims() 関数を使用してデータを再形成する必要がある場合があります。

ベスト プラクティス:

最後に、一般的なプラクティスとして、このような問題をより簡単に特定して解決するには、TensorFlow Debugger (tfdbg) などのデバッグ ツールを使用することをお勧めします。 tfdbg を使用すると、実行中に TensorFlow グラフの状態を検査でき、エラーの根本原因についての貴重な洞察が得られます。

以上がTensorFlow で「NumPy 配列を Tensor に変換できませんでした (サポートされていないオブジェクト タイプ Float)」エラーを解決するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。