TensorFlow：“ValueError：无法将 NumPy 数组转换为张量（不支持的浮点数对象类型）
问题调查：
在您的训练设置中，您的训练数据包含浮点数列表，每个列表代表 1000 个值的序列。但是，TensorFlow 希望数字数据表示为 NumPy 数组而不是列表。
解决方案：
要解决此问题，您需要将训练数据从列表转换为 NumPy 数组，您可以使用 np.asarray() 函数来实现此目的：
<code class="python">x_train = np.asarray(x_train) y_train = np.asarray(y_train)</code>
其他故障排除步骤：
除了数据表示之外，请确保您的数据格式正确，适合您定义的 LSTM 模型。具体来说，LSTM 模型需要输入。数据是三维的，维度表示样本数、时间步长和特征。您可以通过检查 LSTM 层的 input_shape 属性来检查预期的输入形状：
<code class="python">print(model.layers[0].input_shape)</code>
如果遇到任何情况。数据格式问题，您可能需要使用 np.expand_dims() 函数重塑数据。
最佳实践：
最后，作为一般实践，建议使用 TensorFlow Debugger (tfdbg) 等调试工具来更轻松地识别和解决此类问题。 tfdbg 允许您在执行期间检查 TensorFlow 图的状态，这可以为错误的根本原因提供有价值的见解。
以上是如何解决 TensorFlow 中的'无法将 NumPy 数组转换为张量（不支持的对象类型浮点）”错误？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
