history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1)
Das Leitungsproblem war dies
Fehler anzeigen:
ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})
model
? Es ist nicht Teil eines der getaggten Pakete. Zeigen Sie den vollständigen Traceback an.Antworten:
ValueError in TensorFlow
https://pythonprogramming.net/convolutional-neural-network-deep-learning-python-tensorflow-keras/
Ich habe folgenden Code ausprobiert und für mich gearbeitet:
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Das passiert also in der neueren Version von Tensorflow. Ich bin mir nicht sicher, woher, aber ich war in Version 2.0.0 und das gleiche ist passiert
Ich gehe davon aus, dass Sie nur das X-Array in ein Numpy-Array konvertieren. Versuchen Sie jedoch, 'X' sowie 'y' in ein Numpy-Array zu konvertieren, indem Sie den dtype als np.uint8 verwenden
Das sollte das Problem lösen
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Ich stand vor dem gleichen Problem. Es stellte sich heraus, dass es sich um eine Liste handelte. Ich musste die Felder in ein numpy Array umwandeln wie:
das ist es!
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VIKI hat bereits eine gute Antwort gegeben. Ich füge weitere Informationen hinzu. Früher stürzte der Colab-Host auch für mich ab, bevor ich die Wrapper np.array () hinzufügte.
Ein Absturz des Hosts aufgrund eines Speichermangels hat Folgendes zu tun:
Erklärung des Tensorflow-Dichtegradienten?
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In meinem Fall war das Problem nur in y. Es war eine Liste. in diesem Fall musste ich mich ändern
y = np.array (y)
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Mahmuds Antwort behebt den Fehler des TensorFlow-Tutorials "Grundlegende Regression: Vorhersage der Kraftstoffeffizienz" in Abschnitt [30]. Dies sind die 2 Zeilen:
Ändere das:
Dazu:
Danke Mahmud
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Geben Sie einfach cast the arrays ein.
zum Beispiel:
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