如何修復 LSTM 模型中的「無法將 NumPy 陣列轉換為張量」錯誤？

無法將NumPy 陣列轉換為張量

遇到錯誤「無法將NumPy 陣列轉換為張量（不支援的物件類型float )”，確定與資料準備和模型定義相關的潛在原因非常重要。

資料準備

TensorFlow 期望輸入資料採用特定格式。在這種情況下，對於 LSTM 模型，資料的維度應為（num_samples、timesteps、channels）。確保您的訓練資料 x_train 的格式正確。使用 x_array = np.asarray(x_list) 將資料轉換為 NumPy 陣列並檢查其形狀可以幫助驗證其維度。

此外，請確保您的資料經過正確預處理。適當處理任何分類變數、缺失值 (NaN) 或字串。

模型定義

驗證您的 LSTM 模型定義是否正確。第一個LSTM 層的輸入形狀應與輸入資料的形狀匹配，您可以使用以下程式碼確定：

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

同樣，檢查模型中每個層的輸出形狀和資料類型確保它們符合您的期望：

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

調試技巧

要進一步調試問題，請嘗試以下操作：

• 使用model.layers 中l 的函數print(l.name, l.input_shape, l.dtype) 來顯示每個圖層的名稱、輸入形狀和資料類型。這可以幫助識別維度或資料類型中的任何不匹配。
• 將輸入資料擴展為正確的形狀。在您的情況下，如果原始 x_train 具有維度（num_samples，時間步），請使用 x_train = np.expand_dims(x_train, -1) 新增通道維度。同樣，檢查您的目標資料 y_train 是否需要重新整形。
• 將資料轉換為支援的資料型態。確保您的資料類型為 float32 或 float64，以便與 TensorFlow 相容。使用 x = np.asarray(x).astype('float32') 進行轉換。

按照以下步驟，您可以解決錯誤並成功訓練模型。

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