ValueError:无法将NumPy数组转换为张量(不支持的对象类型float)
这个错误是由于尝试将NumPy数组转换为张量时出现了类型不支持的问题。在深度学习和机器学习中，张量是一种多维数组，用于存储和处理数据。通常，张量的元素类型应该是浮点数类型，但在这种情况下，尝试将NumPy数组转换为张量时，出现了不支持的对象类型float的错误。
要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：
- 确保NumPy数组中的数据类型是浮点数类型。可以使用
dtype属性来检查数据类型，并使用astype方法将其转换为浮点数类型。例如，如果数组名为arr，可以使用以下代码将其转换为浮点数类型：
arr = arr.astype(float)- 确保使用的深度学习框架支持NumPy数组的转换。不同的深度学习框架对数据类型的支持可能有所不同。确保使用的框架可以接受NumPy数组作为输入，并正确处理其数据类型。
- 检查代码中的其他部分，确保没有其他地方导致了这个错误。例如，可能存在其他数据类型不匹配的操作或函数调用。
如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试搜索相关的错误信息和代码示例，以便更好地理解问题的根本原因，并找到解决方案。
关于云计算和张量的相关知识，可以参考腾讯云的文档和产品介绍：
- 云计算：云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。它可以提供灵活的计算能力、存储空间和应用程序服务，以满足不同用户的需求。了解更多关于云计算的概念和优势，可以参考腾讯云的云计算产品介绍。
- 张量：张量是一种多维数组，用于存储和处理数据。在深度学习和机器学习中，张量是算法的基本数据结构，用于表示输入数据、模型参数和输出结果。了解更多关于张量的概念和应用场景，可以参考腾讯云的AI 引擎 TensorFlow产品介绍。
希望以上信息对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
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我有两个csv文件，我已经使用numpy导入到python。
数据有2列：
[['month' 'total_rainfall']
['1982-01' '107.1']
['1982-02' '27.8']
['1982-03' '160.8']
['1982-04' '157']
['1982-05' '102.2']
我需要创建一个2D
浏览 10提问于2020-10-07得票数 0
我的目标是使用tf.keras.utils.Sequence从目录中加载变量维度的图像，转换图像，并构建一个生成器来训练完全卷积的。当我创建一个numpy数组来存储图像时，该方法可以工作。
方法1，工作
class Generator(Sequence):
# the rest of Generator
def __getitem__(self, idx):
# create numpy arrays for X and y
X = np.zeros((batch_size, height, width, n_channels))
浏览 2提问于2022-07-25得票数 0
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1回答
我有两个包含图像和标签的形状数组(600 )。当我试图以任何形式将它们传递给Keras/Tensorflow时，我会得到以下错误：
ValueError:无法将NumPy数组转换为张量(不支持对象类型numpy.ndarray)。
据我所知，图像存储在数组中。当观察内部数组(单个图像)时，它们具有以下属性：
具有形状的dtype=uint8数组：(x，500，3)，其中x在300和500之间。
我能够通过pandas.apply在图像数组上应用tf层，希望问题是图像大小不一致：
resize_and_rescale = tf.keras.Sequential([
tf.keras.la
浏览 4提问于2021-05-19得票数 2
当我进行训练时，我试图给一个包含正确标签的张量器喂食。
整个训练数据集的正确标签包含在一个张量中，该张量已从numpy数组中转换出来：
numpy_label = np.zeros((614,5),dtype=np.float32)
for i in range(614):
numpy_label[i,label_numbers[i]-1] = 1
# Convert to tensor
y_label_all = tf.convert_to_tensor(numpy_label,dtype=tf.float32)
对于每一批的正确标签，我有一个占位符：
images_per_b
浏览 1提问于2016-04-21得票数 1
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我先附加代码，这会给你一个更好的想法。
` prediction = prediction.data.max(1)[1] #gives a tensor value
prediction = (prediction.cpu().numpy().item()) #converts that tensor into a numpy array
result.append(int_to_word[prediction])`
我用火把来造字。线prediction = prediction.data.max(1)[1]给出了具有最大概率的类标签，这是一个张量值。
predicti
浏览 4提问于2017-06-29得票数 0
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我目前有一个numpy多维数组(类型为float)和一个numpy列数组(类型为int)。我想把它们组合成一个多维的numpy数组。
import numpy
>> dates.shape
(1251,)
>> data.shape
(1251,10)
>> test = numpy.hstack((dates, data))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
要显示数组类型不同，请执行以下操作：
>> type(dates[0])
<
浏览 0提问于2011-12-31得票数 5
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我试图使用numpy在2d数组的某些位置追加一个值q，但是在代码行中我得到了一个错误：a[r,c]='Q'作为
ValueError:无法将字符串转换为浮动:q
#!/bin/python
import sys
import numpy as np
#n=int(raw_input())
n,k = raw_input().strip().split(' ')
n,k = [int(n),int(k)]
a=np.zeros((n,n))
r,c = raw_input().strip().split(' ')
r,c = [
浏览 2提问于2017-07-17得票数 0
我正在尝试Tensorflow 2.0 alpha预览并测试急切的执行。我怀疑的是，如果在中间有一个可变大小的numpy数组，比如
input.shape
(10,)
input[0].shape
(109, 16)
input[1].shape
(266, 16)
等等，对于数组的其余部分，如何急切地将它们转换为张量。
当我尝试
tf.convert_to_tensor(input)
或
tf.Variable(input)
我得到了
ValueError:未能将numpy ndarray转换为张量(无法以字节形式获取元素。)
转换每个子数组可以工作，但是由于子数组大小不一样，所
浏览 0提问于2019-03-21得票数 5
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我在"sims“变量中有一个相似的分数，我想在一个矩阵中绘制相似的分数，最好是在配色方案中。有关"sims“变量的更多信息如下：
import tensorflow.compat.v2 as tf
print(sims) #Tensor("ExpandDims:0", shape=(1, 64, 64, 1), dtype=float32)
print(sims[0]) #Tensor("strided_slice_6:0", shape=(64, 64, 1), dtype=float32)
tf.print(sims[0][
浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
上一次，当我训练一个dnn模型时，我注意到当我尝试用张量(dtype = float64)训练我的模型时，它总是会产生错误，但是当我用相同规格(形状、值、类型)作为张量的numpy数组训练模型时，它不会出现错误。为什么会这样
对于作为张量的特性和标签，将第二个脚本中的numpy.arrys替换为：
celsius_q = tf.Variable([-40, -10, 0, 8, 15, 22, 38], tf.float64)
fahrenheit_a = tf.Variable([-40, 14, 32, 46, 59, 72, 100], tf.float64)
当使用
浏览 9提问于2022-08-28得票数 0
我知道这个问题以前已经在下面的链接中得到了回答，但它不适用于我的情况。(Tensorflow - ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float)) 我的预测器(X)和目标变量(y)都是<class 'numpy.ndarray'>，它们的形状是X：(8981，25) y：(8981，1) 然而，我仍然收到错误消息。ValueError:未能将NumPy数组转换为张量(不支持的对象类型float)。 请参考以下代码： import tens
浏览 18提问于2020-01-18得票数 11
ValueError:张量转换请求d型float32：‘张量(“嵌入_1/随机均匀:0”，shape=(4518，1)，dtype=float32)'
File "C:\PythonProjects\combined\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1050, in convert_to_tensor as_ref=False):
@tf_export("convert_to_tensor")
def convert_to_tensor(value, dt
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
1回答
我有一个三维张量，我在python代码之外创建，并且能够以任何人类可读的格式进行编码。我需要将这个张量的值作为冻结层加载到我的pytorch神经网络中。我尝试将张量编码为[[[a,b],[c,d]], [[e,f], [g,h]], [[k,l],[m,n]]]格式的文本文件，这似乎是最符合逻辑的方式。然后我试着通过
tensor = torch.from_numpy(np.loadtxt("./arrays/tensor.txt"))
但在npyio.py中得到了异常
ValueError: could not convert string to float: '[[
浏览 3提问于2020-11-19得票数 3
回答已采纳
我使用TF2 API训练了一个EfficientDet-d0模型，以检测自定义映像。这个很好用。保存了检查点、pipeline.config和save_model.pb文件，并可以使用这些文件重新加载模型。问题是，为了在RaspberryPi上使用它，我无法将这个模型转换成tflite格式。尝试使用Google笔记本中的TF文档()进行转换：
转换本身似乎是工作的，但是当我设置解释器时出现了问题，因为所有的值都是0，而输入的形状是1 1 1 3。
interpreter = tf.lite.Interpreter(TFLITE_FILE_PATH)
print(interpreter.get_
浏览 3提问于2021-09-24得票数 0
我正在尝试将张量对象中的一个矩阵切片为numpy矩阵，并将其用于部分计算。但是从张量对象到numpy数组的赋值不会像下面这样工作。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def assignC():
C_copy = np.zeros((2,2))
C = tf.matmul(tf.transpose(x), x)
C_copy[0,0] = C[0,0]
#C_copy[0,0] = C[0,0].eval() # error saying "You must feed a value for pla
浏览 2提问于2016-06-21得票数 0
我正在尝试读取一个由Fortran程序编写的数据文件，其中每隔一段时间就会有一个非常小的浮点，比如0.3299880-104。错误信息是：
>np.loadtxt(filename, usecols = (1,))
File "/home/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 928, in loadtxt
items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)]
File "/home/an
浏览 2提问于2015-12-31得票数 2
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2回答
当我试图在LSTM模型中添加validation_split时，我得到了以下错误
ValueError: `validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found: (<tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator object)
这是密码
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_generator = Timeseries
浏览 2提问于2020-07-30得票数 6
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如何将numpy ndarry转换为torch张量？
以下是我的数据：
array([array([-0.4287 , -1.193 , -2.156 , -0.2264 , -1.978 , -1.101 , -3.395 , 0.2974 ], dtype=float16),
array([-0.3386 , 1.398 , -1.083 , 0.2961 , -0.7354 , -1.326 , -4.33 , 0.6284 ], dtype=float16)],
dtype=object)
浏览 1提问于2019-04-17得票数 10
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我正在使用Iris数据集在传输学习上进行练习。
对于下面的代码，我得到以下错误messege：
未能将NumPy数组转换为张量(不支持对象类型浮点数)
我需要帮助解决这个错误。
导入库下面的
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 ten
浏览 7提问于2020-10-13得票数 1
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如何在Pytorch中将字符串列表转换为字符串/字符张量？ 与numpy相关的示例： import numpy as np
mylist = ["this","is","my","list"]
np.array([mylist]) 返回： array([['this', 'is', 'my', 'list']], dtype='<U4') 但是，在pytorch中： torch.tensor(mylist) 返回： ------------
浏览 161提问于2019-12-15得票数 1
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我遵循，但有一个关于将numpy数组转换为张量的问题。教程示例。
这段代码：
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
收益率
2.2.2.2。
张量(2，2，2，2，2，dtype=torch.float64)
然而，
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
收益率
浏览 1提问于2019-03-07得票数 4
回答已采纳
下面是一段代码(运行在Linux CentOS 7.7.1908，x86_64上)
import torch #v1.3.0
import numpy as np #v1.14.3
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io.fits import getdata #v3.0.2
data, hdr = getdata("afile.fits", 0, header=True) #gives dtype=float32 2d array
plt.imshow(data)
plt.show()
这提供了一个很好的51
浏览 12提问于2019-12-09得票数 3
我目前正在尝试将一个值列表转换为一个PyTorch张量，但遇到了一些困难。 导致错误的确切代码是： input_tensor = torch.cuda.FloatTensor(data) 在这里，data是一个包含两个元素的列表:第一个元素是另一个NumPy数组列表，第二个元素是一个元组列表。这两个列表的大小不同，我认为这会导致以下错误： *** ValueError: expected sequence of length x at dim 2 (got y) 通常，y比x大。我曾尝试使用IPython终端查看问题所在，但似乎无法将这种格式的数据直接转换为PyTorch张量。不过，获取da
浏览 41提问于2020-01-07得票数 1
我想用python生成一些随机数，然后用py手电把它转换成张量。这是我的代码，用来生成随机数并把它转换成张量。
import numpy as np
import torch
P = np.random.uniform(0.5, 1, size=[20, 1])
k = np.random.randint(1, 20, size=[20, 1])
d_k = np.random.uniform(0, np.sqrt(80000), size=[20, 1])
P = torch.from_numpy(P).float()
k = torch.from_numpy(k).int()
d_k
浏览 1提问于2019-01-28得票数 1
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我试图连接两个张量，它们都是float64类型的。
tf.concat(predictions[:,:5], max_ind)
但是我得到了一个错误
ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float64: <tf.Tensor: id=44, shape=(4800,), dtype=float64, numpy=array([0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.])>
我不明白，因为张量都是float64。
浏览 1提问于2020-03-21得票数 0
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下面是一个简单的numpy数组：
import numpy as np
x = np.array([15, 22, 3])
我想将第二个值转换为nan：
x[1] = np.nan
它返回以下错误：
ValueError: cannot convert float NaN to integer
print(type(x[1])) # this returns "<class 'numpy.int32'>"
通过将into数组转换为浮点数数组，我设法用NaN替换了所需的值。
，但还是。为什么当我试图转换一个int时，numpy告诉我不能转换NaN
浏览 2提问于2020-12-08得票数 3
回答已采纳
我有一个包含振动数据的tsv文件(由于一些愚蠢的原因，用逗号代替dots，因此产生了转换器)。我想从其中的两个通道生成numpy数组，但是得到一个"ValueError:太多的值而无法解包(预期的2)“，我无法理解。
在ipython中(有pylab选项)：
In [171] import re
In [172]: def qdsub(s):
.....: return re.sub('\,', '.', str(s)[2:-1])
.....:
In [173]: x, y = genfromtxt('QD1_short
浏览 4提问于2013-11-20得票数 1
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我无法评估/打印/运行从tensorflow库中的复杂稀疏张量中获得的稠密张量。我目前正在使用macosx中tensorflow的第234号版本(仅限于cpu)。
import tensorflow as tf
a = tf.SparseTensor(indices=[[0, 0, 0], [1, 2, 1]], values=[1.0+2j, 2.0], shape=[3, 4, 2])
b = tf.sparse_tensor_to_dense(a, default_value=0.0)
sess = tf.Session()
sess.run(b)
返回以下错误：
Invalid
浏览 3提问于2016-09-30得票数 0
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我试图将一组图像组合到一个np.array中，并将其转换为如下所示的tf.data.Dataset对象：
test = np.array([np.array(PIL.Image.open(image), dtype=np.float32) for image in image_list],
dtype=object)
test_set = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test)
但是这样做会引发以下错误：
ValueError:无法将NumPy数组转换为张量(不支持对象类型numpy.ndarray)。
知道我可能
浏览 3提问于2022-05-05得票数 1
pythor脚本返回2d 'float64‘numpy数组。当我试图将它赋值给java中的'double‘数组时，我得到了一个错误"java.lang.ClassCastException: TypeError:无法将float64对象转换为double[]“
编辑
import librosa as lb
import numpy as np
from os.path import dirname, join
def build_feat(fpath):
filename =
浏览 1提问于2020-10-13得票数 1
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1回答
这是我的第一个GRU模型，所以请原谅我的愚蠢。我试图通过训练一个简单的GRU网络学习可变长度序列。序列是张量的numpy数组。numpy数组的长度随样本的不同而不同。模型生成器和fit代码如下：
def declare_model(emb_size, gru_size, num_classes):
inputs = keras.Input(shape=(None, emb_size))
gru_out = keras.layers.Bidirectional(keras.layers.GRU(gru_size, return_sequences=False))(inputs)
浏览 0提问于2023-02-12得票数 0
A是一个形状为(2261,)的tensorflow.tensor
我想从A的以下条件得到一个新的张量：[10,20,30]
我试过以下所有的方法，但都没有用：
A[[10,20,30]]
# *** ValueError: Index out of range using input dim 1; input has only 1 dims for 'strided_slice' (op: 'StridedSlice') with input shapes: [2261], [3], [3], [3].
A[10,20,30]
# same error as
浏览 5提问于2016-12-23得票数 2
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2回答
当使用keras模型进行预测时，我得到以下错误 AttributeError：“Tensor”对象没有“”ndim“”属性“” 原因是权重是numpy数组，而不是张量。 那么如何将numpy数组转换为keras张量呢？
浏览 125提问于2018-10-15得票数 15
1回答
大熊猫载体柱的焦火炬张量
、、、、
我想把熊猫的列转换成PyTorch张量。列的每个单元都有一个300模糊的NumPy矢量(嵌入)。
我试过这样做：
torch.from_numpy(g_list[1]['sentence_vector'].to_numpy())
但是它抛出了这个错误：
TypeError:无法转换numpy.object_类型的np.ndarray。唯一受支持的类型是: float64、float32、float16、complex64、complex128、int64、int32、int16、int8、uint8和bool.。
浏览 8提问于2022-03-29得票数 1
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我在conda环境中运行tf2.0，并希望在图中显示张量。
plt.imshow(tmp)
TypeError: Image data of dtype object cannot be converted to float
tmp.dtype
tf.float32
所以我试着把它转换成一个numpy数组，但是.
print(tmp.numpy())
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
tmp.eval()
ValueError: Cannot evaluate tensor us
浏览 0提问于2019-09-04得票数 0
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1回答
我想做一些类似于这篇文章的事情：。
如何将给定的代码更改为“tiff”格式的浮动图像？
这就是我试过的：
import os, numpy, PIL
from PIL import Image
# Access all PNG files in directory
os.chdir("c://users//Student///Desktop//bilder//" )
print "Current working dir : %s" % os.getcwd()
allfiles=os.listdir(os.getcwd())
imlist=[filename
浏览 2提问于2014-10-28得票数 0
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2回答
从原则上看，np数组可以保存nan值，但它不喜欢在初始分配之后将它们写入？有谁能解释一下这一点，并提出一个比我在例5中更简单的方法来做替换呢？
import numpy as np
a = np.array([2,1,0,7])
a[a==0] = -999 # replacing this way with numbers works
print (a)
a = np.array([2,1,np.nan,7]) # allocating an np array with nans works
print (a)
a = np.array([2,1,0,7])
a[a==0] = n
浏览 0提问于2020-01-10得票数 1
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我有一个dataframe，它由列= id、Text、Media_location (这是图像文件夹的相对路径)组成。
现在，我正在尝试加载列文本，Media_location如下所示：
features = df[['Text', 'Media_location']]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features))
然后这个错误出现了：
Exception has occurred: ValueError
Failed to convert a NumPy array to a Tensor (
浏览 5提问于2022-02-20得票数 1
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1回答
我有3个有Y，Cb和Cr的numpy阵列。我能够单独显示他们，现在我想要合并他们并显示结果图像。我试过这个：
Y, Cb, Cr = somefunction() //returns 3 numpy.ndarrays
print(Y.shape) //(160, 160)
print(Y.dtype) //float64
print(Cb.shape) //(160,160)
print(Cb.dtype) //float32
print(Cr.shape) //(160,160)
print(Cr.dtype) // float32
img_Y = im.fromarray(Y, m
浏览 1提问于2020-03-28得票数 2
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TypeError:无法将cuda:0设备类型张量转换为numpy。首先使用Tensor.cpu()将张量复制到主机内存。
learned_pred = euclidean_distances(answer.cpu().data.numpy()，predicates_emb).argmin(axis=1)
类型错误是在上面的代码行中引发的，我使用了.cpu()，所以我不明白为什么..
我该如何解决这个问题？
浏览 5提问于2020-05-23得票数 0
2回答
下面是代码片段， from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder',OneHotEncoder(),[2,3,4])],remainder='passthrough')
X = np.array(ct.fit_transform(x_data))
X.shape 对于shape，我得到如下输出 () 当我尝试打印X时，我得到如下输
浏览 55提问于2020-11-09得票数 0
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我正在尝试编写一个numpy.ndarray作为Amazon转换工具的标签: write_numpy_to_dense_tensor()。它将由特性和标签组成的numpy数组转换为RecordIO，以便更好地使用Sagemaker算法。
但是，如果我试图传递标签的多标签输出，就会得到一个错误，说明它只能是一个向量(即每个特性行的标量)。
标签中有多个值的方法吗？这对于使用XGBoost、随机森林、神经网络等实现的多维回归是有用的。
码
import sagemaker.amazon.common as smac
print("Types: {}, {}".format(type
浏览 0提问于2018-08-06得票数 0
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1回答
我在a中存储了一个张量，如下所示：
<tf.Tensor: shape=(5, 1), dtype=float32, numpy=
array([[0.1 ],
[0.2 ],
[0.4 ],
[0.15],
[0.15]], dtype=float32)>
当我应用softmax函数时，
a_tf = tf.nn.softmax(a)
我得到一个张量，如下所示
<tf.Tensor: shape=(5, 1), dtype=float32, numpy=
array([[1.],
[1.],
浏览 3提问于2020-05-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个清单：
my_list = [[1,2,3,4], [4,5,6], [1,2,1,2,1,2]]
我还有一个张量变量：
a_tensor = theano.tensor.ivector("tensor")
现在，我想使用theano.scan在给定索引的情况下获取列表中的相应项：
result, _ = theano.scan(fn=lambda idx, a_list:a_list[idx],
sequences=[a_tensor],
non_sequences=th
浏览 1提问于2016-12-11得票数 0
1回答
我是tensorflow的新用户。我有以下张量A：
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=string, numpy=
array([b'1,2.0,32.29,42.1,16.0,0.60,46.0,0.0,26.0,0.0,-1.31,-0.9'],
dtype=object)>
我想要得到以下两个张量：
张量B:将张量A转换为浮点张量，并获得张量A的第一个元素：
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float, numpy=
array([1],
dtype=object)>
张量C:将张量A转
浏览 2提问于2020-12-01得票数 0
我的问题类似于一个，但并不完全相同。我有两个张量
mu: (shape=(1000,1), dtype=np.float32)
p : (shape=(100,30), dtype=np.int64)
我想要创造一个新的张量
x : (shape=(100,30), dtype=np.float32)
这样的话
x[i,j] = mu[p[i,j]]
这可以在numpy中使用高级索引来完成。
x = mu[p]
我尝试过使用tf.gather_nd(mu, p)命令，但在我的例子中，我收到了以下错误
*** ValueError: indices.shape[-1] must be <=
浏览 4提问于2017-12-28得票数 1
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如何从DataFrame创建一个tf.data.Dataset，其中一列的每个条目都是一个固定长度的Numpy数组或列表？ 我收到这个错误，ValueError:无法将NumPy数组转换为张量(不支持的对象类型numpy.ndarray)。 df = pd.DataFrame([[1,2，np.array(3,4)]，[4,5，np.array(6,7)]]，columns='col1'，'col2'，'col3') ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(df))
浏览 14提问于2020-07-21得票数 0
我有一个numpy 2D数组self.sub，我想在rpy2 kmeans中使用它。K= robjects.r.kmeans(self.sub,2,20)我总是收到以下错误: valueError:目前无法对该类型执行任何操作！我能做什么?
浏览 0提问于2011-01-04得票数 2
回答已采纳
当试图在我的数据集中运行FamaMacBeth回归时，我得到了TypeError
cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [float64],
我的日期列是numpy.ndarray类型的
有人知道我做错了什么吗？
浏览 0提问于2018-06-13得票数 2
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我正在研究TensorFlow 2.0和Transformer，当我输入的时候，我有一个错误作为标题
value = Embedding(tf.shape(vocals).numpy()[0], d_model=512)
vocals是一个形状为(100，45)的张量。这一层的代码是：
def positional_encoding(length, d_model):
encoded_vec = tf.Variable([pos/tf.pow(10000, 2*i/d_model) for pos in range(length) for i in range(d_model)],
浏览 12提问于2019-10-22得票数 7
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