ValueError：無法將 NumPy 陣列轉換為張量 - 已解決？

ValueError：無法將NumPy 陣列轉換為張量

問題描述

嘗試使用TensorFlow 訓練具有LSTMorFlow 層的神經網路時，出現以下情況發生錯誤：

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

嘗試將訓練和測試資料擬合到模型時出現此錯誤。

解釋

錯誤源自於使用 Python 清單作為輸入資料而不是 NumPy 陣列。 TensorFlow 不支援清單作為輸入資料。

解決方案

要解決此問題，請使用 np.asarray() 函數將輸入資料從列表轉換為 NumPy 數組。此外，請確保資料的格式符合您的模型的預期。

對於 LSTM 模型，所需的格式是具有維度（批次大小、時間步長、特徵）的 3D 張量。

提供的Python程式碼可以修改如下：

<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>

透過將輸入資料轉換為NumPy數組並確保資料格式正確，錯誤應該得到解決，模型將能夠成功訓練。

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