Tensorflow 数据适配器错误：ValueError：

Question

在运行加密货币 RNN 的 sentdex 教程脚本时，请在此处链接YouTube 教程：加密货币预测 RNN 模型，但在尝试训练模型时遇到错误。我的 tensorflow 版本是 2.0.0，我正在运行 python 3.6。尝试训练模型时，我收到以下错误：File "C:\python36-64\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py", line 734, in fit    use_multiprocessing=use_multiprocessing)File "C:\python36-64\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py", line 224, in fit    distribution_strategy=strategy)File "C:\python36-64\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py", line 497, in _process_training_inputs    adapter_cls = data_adapter.select_data_adapter(x, y)File "C:\python36-64\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\data_adapter.py", line 628, in select_data_adapter    _type_name(x), _type_name(y)))ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'numpy.float64'>"})任何建议将不胜感激！

Answer 1

您是否检查过您的训练/测试数据和训练/测试标签是否都是 numpy 数组？可能是您将 numpy 数组与列表混合在一起。

Answer 2

您可以通过在调用之前将标签转换为数组来避免此错误model.fit()：

train_x = np.asarray(train_x)

train_y = np.asarray(train_y)

validation_x = np.asarray(validation_x)

validation_y = np.asarray(validation_y)

Answer 3

如果您在处理从该类继承的自定义生成器时遇到此问题keras.utils.Sequence，您可能必须确保不要混合使用 aKeras或tensorflow - Keras-import。

当您必须切换到以前的tensorflow版本以实现兼容性时（例如 with cuDNN），这种情况尤其可能发生。

例如，如果您将其与tensorflow-version > 2 一起使用...

from keras.utils import Sequence

class generatorClass(Sequence):

    def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):

        ...

    def __len__(self):

        ...

    def __getitem__(self, idx):

        return ...

...但是您实际上尝试将此生成器安装在tensorflow-version < 2 中，您必须确保Sequence从该版本导入 -class，例如：

keras = tf.compat.v1.keras

Sequence = keras.utils.Sequence

class generatorClass(Sequence):

    ...