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】：Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float)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】：2020-10-02 10:16:37
【问题描述】：

我尝试了多种在线发布的解决方案，但均无济于事。我的代码中是否缺少某些内容？

我的数据包含多个浮点变量，其中一个字符串变量是 OneHotEncoded。

我的模特：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

dataset = pd.read_csv('Processed Temp.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
ct = ColumnTransformer(transformers = [('encoder', OneHotEncoder(), [0])], remainder = 'passthrough')
X = np.array(ct.fit_transform(X))

X = np.asarray(X)
y = np.asarray(y)

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

ann = tf.keras.models.Sequential()
ann.add(tf.keras.layers.Dense(units=19, activation='relu'))
ann.add(tf.keras.layers.Dense(units=19, activation='relu'))
ann.add(tf.keras.layers.Dense(units=1))

ann.compile(optimizer = 'adam', loss = 'mean_squared_error')
ann.fit(X_train, y_train ,batch_size = 32, epochs = 100)

y_pred = ann.predict(X_test)
np.set_printoptions(precision=2)
print(np.concatenate((y_pred.reshape(len(y_pred),1), y_test.reshape(len(y_test),1)),1))

错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-4d1188c7d3d7> in <module>()
      1 
----> 2 ann.fit(X_train, y_train ,batch_size = 32, epochs = 100)

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

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

感谢我能得到的所有帮助。谢谢！

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Tensorflow - ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float)

标签： python pandas numpy tensorflow keras

【解决方案1】：

您能否提供与此问题相关的数据集？没有数据集，很难说你的变量或方法是否错误。无论如何，要将任何数组转换为张量，我们可以使用“tensorflow.convert_to_tensor()”语法。 arr=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,1]]) arr=tf.convert_to_tensor(arr) print(type(arr)) 这会将一个 numpy 数组转换为张量。更多内容可以访问here

【讨论】：