TensorFlow에서 \"NumPy 배열을 텐서(지원되지 않는 개체 유형 부동 소수점)로 변환하지 못했습니다.\" 오류를 해결하는 방법은 무엇입니까?

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

문제 조사:

훈련 설정에서 훈련 데이터는 각 목록이 1000개의 값 시퀀스를 나타내는 부동 소수점 목록으로 구성됩니다. 그러나 TensorFlow에서는 숫자 데이터가 목록이 아닌 NumPy 배열로 표시될 것으로 예상합니다.

해결 방법:

이 문제를 해결하려면 훈련 데이터를 목록에서 NumPy 배열로 변환해야 합니다. np.asarray() 함수를 사용하면 됩니다.

<code class="python">x_train = np.asarray(x_train)
y_train = np.asarray(y_train)</code>

추가 문제 해결 단계:

데이터 표현 외에도 데이터 형식이 정의한 LSTM 모델에 맞게 올바르게 지정되었는지 확인하세요. 특히 LSTM 모델에는 입력이 필요합니다. 데이터는 샘플 수, 시간 단계 및 특징을 나타내는 차원을 사용하여 LSTM 레이어의 input_shape 속성을 검사하여 예상되는 입력 형태를 확인할 수 있습니다.

<code class="python">print(model.layers[0].input_shape)</code>

데이터 형식 문제가 있는 경우 np.expand_dims() 함수를 사용하여 데이터의 형태를 변경해야 할 수도 있습니다.

모범 사례:

마지막으로 일반적인 방법은 다음과 같습니다. 이와 같은 문제를 보다 쉽게 ​​식별하고 해결하려면 TensorFlow Debugger(tfdbg)와 같은 디버깅 도구를 사용하는 것이 좋습니다. tfdbg를 사용하면 실행 중에 TensorFlow 그래프의 상태를 검사할 수 있으므로 오류의 근본 원인에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

위 내용은 TensorFlow에서 \"NumPy 배열을 텐서(지원되지 않는 개체 유형 부동 소수점)로 변환하지 못했습니다.\" 오류를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!