TensorFlow에서 \'ValueError: NumPy 배열을 Tensor로 변환하지 못했습니다(지원되지 않는 개체 유형 부동)\' 오류를 수정하는 방법은 무엇입니까?

TensorFlow: "ValueError: NumPy 배열을 Tensor로 변환하지 못했습니다(지원되지 않는 개체 유형 부동 소수점)" 해결

작업 시 발생하는 일반적인 오류 TensorFlow의 오류는 "ValueError: NumPy 배열을 Tensor(지원되지 않는 객체 유형 float)로 변환하지 못했습니다."입니다. 이는 TensorFlow에서 예상하는 데이터 유형과 모델에 제공되는 실제 데이터 간의 불일치로 인해 발생합니다.

이 문제를 해결하려면 입력 데이터가 유효한 형식인지 확인하는 것이 중요합니다. 일반적인 실수 중 하나는 TensorFlow가 대신 Numpy 배열을 기대하기 때문에 목록을 입력으로 사용하는 것입니다. 목록을 Numpy 배열로 변환하려면 x = np.asarray(x)를 사용하면 됩니다.

또한 데이터가 사용 중인 신경망에 적합한 형식으로 구성되어 있는지 확인하는 것도 중요합니다. 예를 들어 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크는 차원(batch_size, timesteps, feature)이 있는 3D 텐서를 기대합니다. 따라서 그에 따라 데이터를 정렬해야 합니다.

다음은 데이터의 모양을 확인하는 방법에 대한 예입니다.

<code class="python">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)</code>

이 예에서 시퀀스와 대상은 입력 데이터와 대상 데이터입니다. , 각각. 모양을 인쇄하면 모델에 공급하기 전에 올바른 형식인지 확인할 수 있습니다.

이 단계를 따르면 "지원되지 않는 개체 유형 부동 소수점" 오류를 효과적으로 해결하고 TensorFlow가 모델이 데이터를 성공적으로 처리할 수 있습니다.

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