Question

我有一个形状（n，12）的numpy数组，表示我的数据的输入数据点，浮点形式，以及包含数据点（整数）标签的numpy数组（n，）。

但是，我无法弄清楚如何将其转换为张量流数据集 - 指南方法会抛出错误：

违规行代码为performSegue(withIdentifier: "deleteSegue", sender: self)，错误为dataset= tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))

由于

Answer 1

看来你的一个输入数组包含decimal.Decimal类型的元素。 TensorFlow本身不支持此类型，因此您必须将数组转换为np.float32或np.float64。

例如，假设features是包含Decimal值的数组，您可以按如下方式对其进行转换：

import numpy as np
features = np.array([decimal.Decimal(1.0), decimal.Decimal(2.0), decimal.Decimal(3.0)])

print(features)  # ==> "[Decimal('1') Decimal('2') Decimal('3')]"
print(features.dtype)  # ==> "object"

features = features.astype(np.float32)

print(features)  # ==> "[1. 2. 3. 4.]"
print(features.dtype)  # ==> "float32"

将2D numpy数组转换为Tensorflow数据集

1 个答案: