如何在 Python 中将不规则张量转换为张量？

Question

我有一个参差不齐的张量，在尝试创建模型并使用 model.fit() 时，出现错误： TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.ops.ragged.ragged_tensor.RaggedTensor'> to Tensor. Contents: tf.RaggedTensor(values=Tensor("Cast_1:0", shape=(None,), dtype=float32), row_splits=Tensor("RaggedFromVariant_1/RaggedTensorFromVariant:0", shape=(None,), dtype=int64)). Consider casting elements to a supported type.

这是我的数据形状的问题吗？也许完全是数据？也许我需要使用稀疏或密集的张量来代替？这是我的完整回溯错误：

还有我的数据：

Answer 1

每个RaggedTensor 都有一个关联的to_tensor() 方法，调用它。检查您的输入数据转换，这就是创建 RaggedTensor 的地方。一些操作返回RaggedTensor。