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나는 내 문제를 해결해야 할 몇 가지 해결책을 찾으려고 노력했지만 지금은 아무것도 작동하지 않습니다. (처럼Tensorflow ValueError : 입력을 처리 할 수있는 데이터 어댑터를 찾지 못했습니다.)

입력 모양이있는 사용자 지정 데이터 세트를 사용하여 Keras (TF에서)를 통해 신경망을 수행하고 있습니다. (5000, 1) 및 출력 모양 (5000, 16) . 입력은 시간과 사이클 번호이고 출력은 16 개의 램프 각각의 상태입니다 (꺼짐 0 또는 켜짐 1). 나는 최적화 프로그램으로 Adam을 사용하고 내 손실은 'categorical_crossentropy'입니다 (아마도 이것을 사용하여 오류를 범했습니다.

그래서 문제는 네트워크를 훈련 시키려고 할 때 다음과 같은 오류 메시지가 나타납니다.

WARNING:tensorflow:Falling back from v2 loop because of error: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, <class 'NoneType'>

그러나 일반적으로 내 입력과 출력은 모두 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

그리고 내 손실은 loss: nan . 내 오류가 어디에서 올 수 있는지 모르기 때문에 이것은 약간 실망 스럽습니다.

무엇이 잘못되었는지 알고 있다면? 너무 혼란 스러우면 코드를 제공 할 수 있습니다.

미리 감사드립니다!

편집 : 질문에 내 코드는 다음과 같습니다.

   import pandas as pd
    import tensorflow as tf
    
    from tensorflow.keras.models import Model
    from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
    
    # Read csv file into a pandas dataframe
    data= pd.read_excel(r'/datasetV07clear16lamps.xlsx') 
    
    #Index by time
    data.sort_values("Time") 
    print(data.isnull().any() )
    
    #split the dataset 
    train=data[0:5000]
    test=data[5000:]
    print(train.shape)
    print(test.shape)
    
    ## split the dataset into train and test dataset
    # create train dataset
    X1_train=train[['Time']]
    X2_train=train[['cycle']]
y_train=train[['L1green','L1orange','L1red','L1blink','L2green','L2orange','L2red','L2blink','L3green','L3orange','L3red','L3blink','L4green','L4orange','L4red','L4blink']]
    
    #create test dataset
    X1_test=test[['Time']]
    X2_test=test[['cycle']] 
y_test=test[['L1green','L1orange','L1red','L1blink','L2green','L2orange','L2red','L2blink','L3green','L3orange','L3red','L3blink','L4green','L4orange','L4red','L4blink']]
    # Define the input
    input_tensor = Input(shape=(2,))
    
    # Define the output
    output_tensor = Dense(16)(input_tensor)
    
    # Create a model
    model = Model(input_tensor, output_tensor)
    
    # Compile the model
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
    
    # Fit the model
    model.fit(train[['Time','cycle']], train[['L1green','L1orange','L1red','L1blink','L2green','L2orange','L2red','L2blink','L3green','L3orange','L3red','L3blink','L4green','L4orange','L4red','L4blink']], verbose=True, batch_size=16384, epochs=100)


  • 답변 # 1

    해결책을 찾았습니다.

    먼저 sklearn.preprocessing의 StandardScaler를 사용하여 기능 확장을 수행합니다 (입력 및 출력용). 그런 다음 모든 라인에 대해 1nn을 수행하는 대신 각 라인에 대해 1nn을 수행합니다.

    여전히 오류 메시지가 표시되는 이유를 모르겠습니다. " Failed to find data adapter that can handle input: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, <class 'NoneType'>

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