如何將“對象”的dtype更改為float32？

Question

我實際上是在嘗試編寫Keras模型。 以我的觀點，keras模型需要一個np.arrays列表作為x（或一個Numpy Array）。 就我而言，x看起來像這樣：

print(training.dtype)

賓語

print(training.shape)

（406，）

print(training[0].dtype)

float64

print(training[0].shape)

（5140，5）

這是我的火車數據（x）的大小。 如果我想訓練模型，則會出現此錯誤：

返回數組（a，dtype，copy = False，order = order）

ValueError：使用序列設置數組元素。

這就是為什么我認為我准備的數據錯誤。 如果我想將它們與.astype轉換為float32，則會出現相同的錯誤。

謝謝你的幫助！

Answer 1

問題沒有改變類型。 問題在於批處理樣本的大小不相同，因此無法創建np陣列。 您可以通過使用注釋中提到的填充來解決此問題。 看一下keras pad_sequences 什么作用？

Answer 2

如果train2的條目大小都不相同，則需要填充它們。 由於這是需要定期進行的工作，因此pad_sequences為此提供了一個功能： pad_sequences

一旦它們都具有相同的大小， np.array(train2)將創建一個單個的numpy數組，您可以將其傳遞給model.fit() 。

根據您的型號，以這種方式添加的額外數據可能不是問題。 解決此問題的常用方法是Masking 。 使用它來生成將自動向下傳遞到模型的蒙版，以便忽略某些值（您通過填充添加的值）。 但是請注意，並非所有圖層都支持遮罩，因此這不是您的選擇。