TensorFlow 数据集：无法将 NumPy 数组转换为张量（不支持的对象类型 numpy.ndarray）

Question

我知道以前有人问过类似的问题，但建议的解决方案似乎都不适合我。我有以下Pandas 数据框：

	Title	Author	Target	Tag0	Tag1	Tag2	Tag3	Tag4	Tag5	Tag6	Tag7	Tag8	Tag9
0	Says Ron Johnson referred to "The Lego Movie" as an "insidious anti-business conspiracy."	0	0	30	0	36	35	nan	nan	nan	nan	nan	nan
1	"Forty percent of the Fortune 500 were started either by immigrants or children of immigrants."	1	0	9	21	5	28	nan	nan	nan	nan	nan	nan

我通过Keras 中的TextVectorization 层对Title 属性进行了矢量化处理，获得了以下数据框：

	Title	Author	Target	Tag0	Tag1	Tag2	Tag3	Tag4	Tag5	Tag6	Tag7	Tag8	Tag9
0	[9415, 19483, 9066, 16820, 20256, 6959, 6931,...,0 ]	0	0	3213	3829	223	3140	nan	nan	nan	nan	nan	nan

我想将此 Pandas 数据框转换为 TensorFlow 数据集。我尝试使用以下代码来实现这一点：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data.values, target.values))

这是我得到的错误：

ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray).

通过删除Title 列，错误消失，然后Title 是导致错误的列。 Title 看起来像这样：

print(data["Title"].values)

array([array([ 9415., 19483.,  9066., 16820., 20256.,  6959.,  6931.,  8539.,
       10705.,  1342.,  1896.,  4353., 14143.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.],
       ...,
       array([17497., 20189.,  4280.,  3460., 20256., 15754.,  9178.,  1114.,
       19441., 18731., 13875., 14018.,  5789.,  6959.,  8740., 13042.,
         929.,  9541.,   773., 19384.,  5659., 13042., 14578.,  2813.,
       17452.,   888.,  6206.,  6959., 14540.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.],
      dtype=float32)], dtype=object)

我的问题是：Title 有什么问题？我应该改变什么？

我假设这与包含每个 numpy.ndarray 标题的 numpy.ndarray 的数据类型有关。正如上面dtype=object 所见。但我不太确定。

提前谢谢你！

编辑：

我找到了解决此问题的方法，只需将数据集转换为 Numpy ndarray。

# To numpy
numpy_dataset = data.to_numpy(dtype="<U43")

#Get Target
target = data.pop("Target")

#TF dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((numpy_dataset, target.values))

Answer 1

我通过简单地将数据集转换为Numpy ndarray 找到了解决此问题的方法。

# To numpy
numpy_dataset = data.to_numpy(dtype="<U43")

#Get Target
target = data.pop("Target")

#TF dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((numpy_dataset, target.values))

Answer 2

我在尝试 tf feature_columns.ipynb 的演示时遇到了同样的问题。 我发现数据包含空数据，删除它们后，代码工作了

    #drop null data
     dataframe = dataframe.dropna(axis=0, how='any')