Keras 分类器错误“ValueError：无法将 NumPy 数组转换为张量（不支持的对象类型浮点数）。”答案

【问题标题】：Keras classifier error "ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float)."Keras 分类器错误“ValueError：无法将 NumPy 数组转换为张量（不支持的对象类型浮点数）。”
【发布时间】：2021-02-23 17:04:55
【问题描述】：

我正在尝试构建一个分类器。目前，我正在生成对象，但我不断收到错误：

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

我不确定为什么会收到此错误或如何修复它。我对这一切都很陌生，所以任何提示或解决方案都会很棒。谢谢。

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
import pandas as pd
from keras.layers import Dense
import seaborn as sns
import matplotlib as plt
from keras.utils import to_categorical

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing

dataframe = pd.read_csv('file.csv')

val_dataframe = dataframe.sample(frac=0.2, random_state=1337)
train_dataframe = dataframe.drop(val_dataframe.index)

print(
    "Using %d samples for training and %d for validation"
    % (len(train_dataframe), len(val_dataframe))
)

def dataframe_to_dataset(dataframe):
    dataframe = dataframe.copy()
    labels = dataframe.pop("output")
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(dataframe), labels))
    ds = ds.shuffle(buffer_size=len(dataframe))
    return ds


train_ds = dataframe_to_dataset(train_dataframe)
val_ds = dataframe_to_dataset(val_dataframe)

CSV 文件中的数据样本：

         0    1    2        3          4       5    6     7
0     Name  TRY  LOC   OUTPUT     TYPE_A   SIGNAL  A-B  SPOT
1    inc 1    2   20   TYPE-1    TORPEDO   ULTRA    A   -21
2    inc 2    3   16   TYPE-2    TORPEDO     ILH    B   -14
3    inc 3    2   20  BLACK47    TORPEDO    LION    A    49
4    inc 4    3   12   TYPE-2  CENTRALPA    LION    A    25
5    inc 5    3   10   TYPE-2      THREE    LION    A   -21
6    inc 6    2   20   TYPE-2        ATF    LION    A   -48
7    inc 7    4    2  NIVEA-1        ATF    LION    B   -23
8    inc 8    3   16  NIVEA-1        ATF    LION    B    18
9    inc 9    3   18  BLENDER  CENTRALPA    LION    B    48
10   inc 10   4   20    DELCO        ATF    LION    B   -26
11   inc 11   3   20    VE248        ATF    LION    B    44
12   inc 12   1   20   SILVER  CENTRALPA    LION    B   -35
13   inc 13   2   20  CALVIN3     SEVENX    LION    B   -20
14   inc 14   3   14  DECK-BT  CENTRALPA    LION    B   -38
15   inc 15   4    4  10-LEVI    BERWYEN     OWL    B   -29
16   inc 16   4   14   TYPE-2        ATF     NOV    B   -31
17   inc 17   4   10     NYNY    TORPEDO     NOV    B    21
18   inc 18   2   20  NIVEA-1  CENTRALPA     NOV    B    45
19   inc 19   3   27   FMRA97    TORPEDO     NOV    B   -26
20   inc 20   4   18   SILVER        ATF     NOV    B   -46

【问题讨论】：

标签： pandas numpy tensorflow keras keras-layer

【解决方案1】：

您应该将所有列转换为 float 或 int 数据类型。可以先用这种预处理，

dataframe.TYPE_A, mapping_index = pd.Series(dataframe.TYPE_A).factorize()

另外，您真的想使用name 列作为功能吗？

【讨论】：

我不打算使用姓名功能。我试试看