ValueError: NumPy 配列を Tensor に変換できませんでした - 解決されましたか?

ValueError: NumPy Array を Tensor に変換できませんでした

問題の説明

TensorFlow を使用して LSTM 層でニューラル ネットワークをトレーニングしようとすると、次のようになります。エラーが発生します:

ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float).

このエラーは、トレーニング データとテスト データをモデルに適合させようとすると表示されます。

説明

このエラーは、入力データとして Python リストを使用することに起因します。 NumPy 配列の代わりに。 TensorFlow は入力データとしてリストをサポートしません。

解決策

この問題を解決するには、np.asarray() 関数を使用して入力データをリストから NumPy 配列に変換します。さらに、データがモデルで期待どおりにフォーマットされていることを確認してください。

LSTM モデルの場合、必要なフォーマットは、ディメンション (batch_size、timesteps、features) を持つ 3D テンソルです。

提供されるPython コードは次のように変更できます:

<code class="python">x_train = np.asarray(x_train).astype('float32')
y_train = np.asarray(y_train).astype('float32')
x_test = np.asarray(x_test).astype('float32')
y_test = np.asarray(y_test).astype('float32')</code>

入力データを NumPy 配列に変換し、正しいデータ形式を確保することで、エラーは解決され、モデルは正常にトレーニングできるようになります。

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