Python机器学习lstm报错

Question

在机器学习中，model.add(LSTM(32, input_shape=(time_steps, 1)))报错：

NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

请问怎么修改

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

这个错误是因为你试图将一个符号化的Tensor转换为NumPy数组，但是这是不支持的。为了解决这个问题，你需要确保在调用LSTM层之前，输入数据已经被正确地转换为NumPy数组。你可以使用numpy.asarray()函数来实现这一点。以下是一个示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM

# 假设你的输入数据是input_data，它是一个列表或者类似的数据结构
input_data = ...

# 将输入数据转换为NumPy数组
input_data_np = np.asarray(input_data)

# 确保输入数据的形状是正确的，例如 (batch_size, time_steps, input_dim)
input_data_np = input_data_np.reshape((-1, time_steps, 1))

# 创建模型并添加LSTM层
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(time_steps, 1)))

# 接下来，你可以继续构建模型的其他层，然后编译和训练模型

请确保在使用LSTM层之前，你已经正确地将输入数据转换为NumPy数组，并且形状是正确的。