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我正在练习使用 Iris 数据集进行迁移学习。

对于以下代码，我收到以下错误消息：

无法将 NumPy 数组转换为张量（不支持的对象类型浮点数）

我需要帮助来解决这个错误。

在导入的库下方

import pandas as pd
import io
import requests
import numpy as np
from sklearn import metrics
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

使用 pandas 读取 csv 文件

df = pd.read_csv("Iris.csv", na_values=['NA', '?'])
df.columns
#output of df.colums
Index(['Id', 'SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm',
       'Species'],
      dtype='object')

转换为numpy数组进行分类

x = df[['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm', 'Species']].values
dummies  = pd.get_dummies(df['Species'])   #classification
species = dummies.columns
y = dummies.values

构建神经网络，

model = Sequential()
model.add(Dense(50, input_dim = x.shape[1], activation= 'relu'))   #Hidden Layer-->1
model.add(Dense(25, activation= 'relu'))     #Hidden Layer-->2
model.add(Dense(y.shape[1], activation= 'softmax'))     #Output

编译NN模型

model.compile(loss ='categorical_crossentropy', optimizer ='adam')

适合模型，请关注这部分

model_fit=model.fit(x,y, verbose=2, epochs=10, steps_per_epoch=3)

错误如下，

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-48-0ff464178023> in <module>()
----> 1 model_fit=model.fit(x,verbose=2, epochs=10, steps_per_epoch=3)

13 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py in convert_to_eager_tensor(value, ctx, dtype)
     96       dtype = dtypes.as_dtype(dtype).as_datatype_enum
     97   ctx.ensure_initialized()
---> 98   return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype)
     99 
    100 

ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float).
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1 回答 1

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您可以尝试以下方法：

X = np.asarray(x).astype(np.float32)

model_fit=model.fit(X,y, verbose=2, epochs=10, steps_per_epoch=3)

似乎不支持其中一列。因此，只需将其转换为数据类型为 float 的 numpy 数组即可。

请注意，您x以错误的方式定义了包含该类。它应该是：

x = df[['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']].values
于 2020-10-13T09:50:23.077 回答