Я только начал изучать машинное обучение с использованием tenorflow. Я в основном пытаюсь использовать набор данных Iris, и я хотел бы преобразовать пустой массив в тензор. Поэтому я читаю свой набор данных с помощью pandas.read_csv ( ), а затем преобразовать его в массив numpy, после чего я хотел бы преобразовать его в тензор. Но по какой-то причине я получаю ошибку при этом.
Following is the code :
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
data =pd.read_csv('###filepath####')
data=shuffle(data)
print type(data)
print data.values
data=np.asarray(data)
print type(data)
data_tf1 = tf.convert_to_tensor(data)
The error displayed is as follows:
TypeError: Expected binary or unicode string, got 5.6
Теперь набор данных состоит из 5 строк, 4 из которых имеют тип float, а одна является строкой. Набор данных преобразуется в массив Numpy, и я также могу получить значения, но преобразовав то же самое в тензор, где проблема лежит.
То, что я хотел бы знать, это:
Можно ли преобразовать в тензор пустой массив, состоящий из значений с различными типами данных?
P.s: Я знаю, что могут быть альтернативные подходы к этому, я стараюсь изо всех сил выяснить их все, я просто хочу знать, является ли мой запрос правильным, или нет никакого способа сделать это.