无法将符号张量 (lstm_15/strided_slice:0) 转换为 numpy 数组答案

【问题标题】：Cannot convert a symbolic Tensor (lstm_15/strided_slice:0) to a numpy array无法将符号张量 (lstm_15/strided_slice:0) 转换为 numpy 数组
【发布时间】：2021-05-15 01:59:33
【问题描述】：

我无法构建 LSTM 网络，因为每次我尝试使用下面的代码创建它时都会收到以下错误： NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm_15/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

我的代码如下：

rnn_model = Sequential()
rnn_model.add(LSTM(16,input_shape=(20,1)))
rnn_model.add(Dense(10))
rnn_model.add(Dense(1))

到底出了什么问题？

【问题讨论】：

添加完整代码以重现您的错误，您的 sn-p 完全有效。你可以看看这个指南：How to create a Minimal, Reproducible Example.
这能回答你的问题吗？ NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm_2/strided_slice:0) to a numpy array. T

标签： python numpy tensorflow lstm recurrent-neural-network

【解决方案1】：

这是因为您使用的是不兼容的 NumPy 版本。如果您使用的是 TensorFlow 2.4.1，则需要使用以下版本的 Numpy：

pip install -U numpy==1.19.2

【讨论】：

如果您使用的是 tf 2.4.1，它也不适用于 numpy 1.19.2。