<Class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> {“<class 'int'>”} türünde değerler içeren veri işleyici işlenemedi

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1)

hat problemi buydu

Gösterilen hata:

ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

TensorFlow öğesinde ValueError

https://pythonprogramming.net/convolutional-neural-network-deep-learning-python-tensorflow-keras/

Aşağıdaki kodu denedim ve benim için çalıştı:

IMG_SIZE = 50

X = np.array(X).reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)

y = np.array(y)

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1)

Yani bu, tensorflow'un yeni sürümünden nereden emin değilim ama 2.0.0 sürümündeydim ve aynı şey oldu

Ben sadece bir numpy diziye X dizisini dönüştürdüğünü varsayıyorum Ama yerine 'X' yanı sıra 'y' npy.uint8 dtype kullanarak numpy diziye dönüştürmeyi deneyin

Bu sorunu çözmeli

Aynı sorunla karşı karşıyaydım. Bir liste şeklinde olduğu ortaya çıktı. Alanları gibi bir numpy diziye dönüştürmek zorunda kaldı:

training_padded = np.array(training_padded)
training_labels = np.array(training_labels)
testing_padded = np.array(testing_padded)
testing_labels = np.array(testing_labels)

bu kadar!

VIKI zaten iyi bir cevap söyledi. Daha fazla bilgi ekliyorum. Ben np.array () sarmalayıcıları eklemeden önce benim için de colab host çöküyordu.

# Need to call np.array() around pandas dataframes.
# This crashes the colab host from TF attempting a 32GB memory alloc when np.array() wrappers are not used around pandas dataframes.
# Wrapping also cures warning about "Failed to find data adapter that can handle input"
history = model.fit(x=np.array(tr_X), y=np.array(tr_Y), epochs=3, validation_data=(np.array(va_X), np.array(va_Y)), batch_size=batch_size, steps_per_epoch=spe, validation_freq=5)

Bellek yetersiz sorunu nedeniyle ana bilgisayarın çökmesi bununla ilgili bir şey var:

Tensorflow yoğun gradyan açıklaması?

Benim durumumda sorun sadece y idi. bir listeydi. bu durumda değiştirmek zorunda kaldım

y = np. dizi (y)

Mahmud'un cevabı, TensorFlow “Temel regresyon: Yakıt verimliliğini tahmin et” hatasını [30] bölümündeki sorunu düzeltir. Bunlar 2 satırdır:

Bunu değiştir:

example_batch = normed_train_data[:10]
example_result = model.predict(example_batch)

Buna:

example_batch = np.array(normed_train_data[0:10]) 
example_result = model.predict(example_batch)

Teşekkürler Mahmud

Sadece dizileri döküm yazın.

Örneğin:

import numpy as np
features = np.array(features,dtype='float64')
labels = np.array(labels, dtype ='float64')