我有一個 pandas 系列，其中每行都是一個列表序列，每個序列包含 50 個時間步長作為輸入，另一個系列包含相應(yīng)的 10 個時間步長序列作為輸出。他們的頭部形狀分別是（5，）。我希望將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為形狀 (n_samples, 50, 1) 并將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為形狀 (n_samples, 10)，以便將其輸入多對多 LSTM模型。我一直在 Stackoverflow 上嘗試過幾種方法，但似乎沒有一個對我有用。無論我做什么，我都會不斷收到錯誤：ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type list).
1 回答
蝴蝶不菲
TA貢獻1810條經(jīng)驗 獲得超4個贊
我的同事幫我解答了這個問題：
N = 100 #number of samples
X = df_new['sequence']
y = df_new['target']
X = X.iloc[:N]
X = np.array([[np.array(x) for x in X.values]]).T.reshape(N, 50, 1)
y = y.iloc[:N]
y = np.array([np.array(x) for x in y.values])
print(X.shape)
print(y.shape)
我錯過的部分是使用轉(zhuǎn)置函數(shù)來操作數(shù)組。
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