ValueError：无法将 NumPy 数组转换为张量 - 已解决？

ValueError：无法将 NumPy 数组转换为张量

问题描述

尝试使用 TensorFlow 训练具有 LSTM 层的神经网络时，出现以下情况发生错误：

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

尝试将训练和测试数据拟合到模型时出现此错误。

解释

该错误源于使用 Python 列表作为输入数据而不是 NumPy 数组。 TensorFlow 不支持列表作为输入数据。

解决方案

要解决此问题，请使用 np.asarray() 函数将输入数据从列表转换为 NumPy 数组。此外，请确保数据的格式符合您的模型的预期。

对于 LSTM 模型，所需的格式是具有维度（批量大小、时间步长、特征）的 3D 张量。

提供的Python代码可以修改如下：

<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>

通过将输入数据转换为NumPy数组并确保数据格式正确，错误应该得到解决，模型将能够成功训练。

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