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我正在 tensorflow 中创建一个神经网络,并且我创建了如下占位符:
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None,n_input), name = "input_tensor")
output_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None,n_classes), name = "output_tensor")
在训练过程中,我收到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "try.py", line 150, in <module>
sess.run(optimizer, feed_dict={X: x_train[i: i + 1], Y: y_train[i: i + 1]})
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
我发现这是因为 x_train 和 y_train 的数据类型与占位符的数据类型不同。
我的 x_train 看起来有点像这样:
array([[array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.]])],
[array([[ 0., 1., 0.],
[ 1., 0., 0.]])],
[array([[ 0., 0., 1.],
[ 0., 1., 0.]])]], dtype=object)
它最初是一个像这样的数据框:
0 [[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0]]
1 [[0.0, 1.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0]]
2 [[0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 1.0, 0.0]]
我做了x_train = train_x.values
来获取numpy数组
y_train 看起来是这样的:
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])
x_train 的数据类型为 object,y_train 的数据类型为 float64。
我想知道的是如何更改训练数据的数据类型,以便它可以与 tensorflow 占位符很好地配合使用。或者如果我遗漏了什么,请提出建议。
最佳答案
不难猜测您希望数据的形状,但我猜测您可能正在寻找的两种组合之一。我还将尝试在 Pandas 数据框中模拟您的数据。
df = pd.DataFrame([[[[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0]]],
[[[0.0, 1.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0]]],
[[[0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 1.0, 0.0]]]], columns = ['Mydata'])
print(df)
x = df.Mydata.values
print(x.shape)
print(x)
print(x.dtype)
输出:
Mydata
0 [[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0]]
1 [[0.0, 1.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0]]
2 [[0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 1.0, 0.0]]
(3,)
[list([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0]])
list([[0.0, 1.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0]])
list([[0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 1.0, 0.0]])]
object
组合1
y = [item for sub_list in x for item in sub_list]
y = np.array(y, dtype = np.float32)
print(y.dtype, y.shape)
print(y)
输出:
float32 (6, 3)
[[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 1.]
[ 0. 1. 0.]]
组合2
y = [sub_list for sub_list in x]
y = np.array(y, dtype = np.float32)
print(y.dtype, y.shape)
print(y)
输出:
float32 (3, 2, 3)
[[[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]]
[[ 0. 1. 0.]
[ 1. 0. 0.]]
[[ 0. 0. 1.]
[ 0. 1. 0.]]]
关于pandas - 如何更改 tensorflow 的 numpy 数组的数据类型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46931954/
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