Bagaimana untuk Membetulkan Ralat \'Gagal Menukar Array NumPy kepada Tensor\' dalam Model LSTM?

Gagal Menukar Array NumPy kepada Tensor

Apabila menghadapi ralat "Gagal menukar tatasusunan NumPy kepada Tensor (Apungan jenis objek tidak disokong )", adalah penting untuk mengenal pasti punca berpotensi yang berkaitan dengan penyediaan data dan definisi model.

Penyediaan Data

TensorFlow menjangkakan data input berada dalam format tertentu. Dalam kes ini, untuk model LSTM, data hendaklah mempunyai dimensi (bilangan_sampel, langkah masa, saluran). Pastikan data latihan anda, x_train, diformat dengan betul. Menukar data anda kepada tatasusunan NumPy menggunakan x_array = np.asarray(x_list) dan menyemak bentuknya boleh membantu mengesahkan dimensinya.

Selain itu, pastikan data anda dipraproses dengan betul. Kendalikan sebarang pembolehubah kategori, nilai yang tiada (NaN) atau rentetan dengan sewajarnya.

Definisi Model

Sahkan bahawa model LSTM anda ditakrifkan dengan betul. Bentuk input lapisan LSTM pertama hendaklah sepadan dengan bentuk data input anda, yang boleh anda tentukan menggunakan kod berikut:

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

Begitu juga, semak bentuk output dan jenis data setiap lapisan dalam model untuk memastikan ia sejajar dengan jangkaan anda:

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

Petua Nyahpepijat

Untuk menyahpepijat isu selanjutnya, cuba yang berikut:

• Gunakan fungsi print(l.name, l.input_shape, l.dtype) untuk l dalam model.layers untuk memaparkan nama, bentuk input dan jenis data setiap lapisan. Ini boleh membantu mengenal pasti sebarang ketidakpadanan dalam dimensi atau jenis data.
• Kembangkan data input anda ke dalam bentuk yang betul. Dalam kes anda, jika x_train asal mempunyai dimensi (num_samples, timesteps), gunakan x_train = np.expand_dims(x_train, -1) untuk menambah dimensi saluran. Begitu juga, semak sama ada data sasaran anda, y_train, perlu dibentuk semula.
• Hantar data anda kepada jenis data yang disokong. Pastikan data anda adalah jenis float32 atau float64 agar serasi dengan TensorFlow. Gunakan x = np.asarray(x).astype('float32') untuk penukaran.

Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh menyelesaikan ralat dan melatih model anda dengan jayanya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membetulkan Ralat \'Gagal Menukar Array NumPy kepada Tensor\' dalam Model LSTM?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!