python - 将 2D numpy 数组转换为 Tensorflow 数据集

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，以及一个形状 (n,) 的 numpy 数组，其中包含数据点的标签(整数)。

但是，我不知道如何将其转换为 tensorflow 数据集 - guide 方法会引发错误:

有问题的代码行是 dataset= tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))给出错误 TypeError: Expected binary or unicode string, got Decimal('0.4367')
谢谢

Answer 1

您的输入数组之一似乎包含 decimal.Decimal 类型的元素. TensorFlow 本身不支持这种类型，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 的数组值，您可以将其转换如下:

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"