डेटा एडाप्टर को खोजने में विफल रहा जो इनपुट को संभाल सकता है: <class 'numpy.ndarray'>, (<वर्ग 'सूची'> प्रकारों के मान युक्त {"<वर्ग 'int'>"})

Question

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1)

लाइन की समस्या यह थी

त्रुटि दिखा रहा है:

ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

Comments

कृपया, अपने प्रश्न को संपादित करें और अधिक कोड और संदर्भ, और पूर्ण त्रुटि ट्रेसबैक जोड़ें। कैसे पूछना है पढ़ें ।

— वैलेंटिनो

क्या है model? यह किसी भी टैग किए गए पैकेज का हिस्सा नहीं है। पूरा ट्रेसबैक दिखाएं।

— हंपुलज

Answer 1

TensorFlow में मान

https://pythonprogramming.net/convolutional-neural-network-deep-learning-python-tensorflow-keras/

मैंने निम्नलिखित कोड की कोशिश की और मेरे लिए काम किया:

IMG_SIZE = 50

X = np.array(X).reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)

y = np.array(y)

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1)

Comments

मुझे y = np.array (y) भी करना था।

— बिक्रम

धन्यवाद। y = np.array (y) ने चाल चली।

— सैकत बुजुर्ग

Answer 2

तो यह हो रहा है नए संस्करण के टेंसरफ़्लो का मुझे यकीन नहीं है कि मैं कहाँ से हूँ, लेकिन मैं 2.0.0 संस्करण पर था और यही बात हुई

मैं मान रहा हूं कि आप केवल एक्स एरे को एक अफीम एरे में परिवर्तित कर रहे हैं, बल्कि 'एक्स' के साथ-साथ np.uint8 के रूप में dtype का उपयोग करके 'ए' को 'एक्सपी' में बदलने की कोशिश कर रहे हैं।

जिससे समस्या का समाधान होना चाहिए

Comments

मदद के लिए धन्यवाद, यह पूरी तरह से मेरे कार्यक्रम के लिए अब काम करता है। यह दर्शाता है कि मैं अपने टेंसरफ़्लो को डाउनग्रेड करने जा रहा हूं और सब कुछ काम करने लगता है

— Neo

Answer 3

मैं उसी मुद्दे का सामना कर रहा था। पता चलता है कि यह एक सूची के रूप में था। मुझे खेतों को एक सुव्यवस्थित व्यूह में बदलना था:

training_padded = np.array(training_padded)
training_labels = np.array(training_labels)
testing_padded = np.array(testing_padded)
testing_labels = np.array(testing_labels)

बस!

Answer 4

VIKI ने पहले ही एक अच्छा जवाब दिया। मैं और जानकारी जोड़ रहा हूं। इससे पहले कि मैं np.array () रैपर जोड़ता, यह मेरे लिए भी कोला होस्ट को क्रैश करता था।

# Need to call np.array() around pandas dataframes.
# This crashes the colab host from TF attempting a 32GB memory alloc when np.array() wrappers are not used around pandas dataframes.
# Wrapping also cures warning about "Failed to find data adapter that can handle input"
history = model.fit(x=np.array(tr_X), y=np.array(tr_Y), epochs=3, validation_data=(np.array(va_X), np.array(va_Y)), batch_size=batch_size, steps_per_epoch=spe, validation_freq=5)

मेमोरी प्रॉब्लम से बाहर होने के कारण क्रैशिंग होस्ट का इससे कुछ लेना-देना है:

Tensorflow घने ढाल विवरण?

Answer 5

मेरे मामले में समस्या केवल y में थी। यह एक सूची थी। उस स्थिति में मुझे बदलना पड़ा

y = np.array (y)

Answer 6

महमूद का जवाब TensorFlow Tutorial "बेसिक रिग्रेशन: फिड एफिशिएंसी" को सेक्शन [30] में त्रुटि को ठीक करता है। ये 2 लाइनें हैं:

इसे बदलो:

example_batch = normed_train_data[:10]
example_result = model.predict(example_batch)

इसके लिए:

example_batch = np.array(normed_train_data[0:10]) 
example_result = model.predict(example_batch)

धन्यवाद महमूद

Answer 7

बस सरणियाँ टाइप करें।

उदाहरण के लिए:

import numpy as np
features = np.array(features,dtype='float64')
labels = np.array(labels, dtype ='float64')