我嘗試訓練張量流模型。但我有錯誤。
Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray).
這是我的合身代碼：
model.fit(self.datas.trainImages, self.datas.trainLabels,self.datas.batch_size, epochs =self.datas.epochs)
我的 self.datas.trainImages 是 numpy.array() 它的形狀是 (16,) 它有 16 個樣本，它們的大小是 28x28，它是 mnist 資料集。
self.train_dataset = [[cv2.imread(image0),0],[cv2.imread(image1),1],[cv2.imread(image2),2],[...],[...]]
self.trainDataset = numpy.array(self.train_dataset)
self.trainImages, self.trainLabels = numpy.asarray(self.trainDataset[:,0])/255,self.trainDataset[:,1] #.astype(numpy.float32)/
self.val_dataset = [[cv2.imread(image0),0],[cv2.imread(image1),1],[cv2.imread(image2),2],[...],[...]]
self.valDataset = numpy.array(self.val_dataset)#.astype(numpy.float32)
self.valImages, self.valLabels = numpy.asarray(self.valDataset[:,0])/255,self.valDataset[:,1] #.astype(numpy.float32)/255
我嘗試使用 astype 或 numpy.ndarray 但我遇到了另一個錯誤。我確信 self.datas.trainImages 中的所有資料都是浮點數并且具有相同的形狀。
uj5u.com熱心網友回復：
是否可以列印出某種型別的錯誤輸出？
就我個人而言，我遇到了類似的問題，通過用“np.stack()”覆寫我的輸入，它增加了一個額外的維度，改變了陣列的形狀并允許它作業。
IE
images = np.stack(self.data.trainImages)
編輯：洗掉了不相關的資訊
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