Я использую PyTorch и получаю следующую ошибку.
TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.
3 batch_idx, (X_batch, y_batch) = list(enumerate(zip(batched_X_train, batched_y_train)))[0]
4 var_X_batch = Variable(torch.nn.utils.rnn.pad_sequence([ vectors[X] for X in X_batch]).permute(1,0,2)).float()
----> 5 var_y_batch = Variable(torch.from_numpy(y_batch))
6 optimizer.zero_grad()
7 output = model(var_X_batch)
Если это поможет, вот код, который я использую для блока, который выполняется.
model = TCM
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9,0.999))
batch_idx, (X_batch, y_batch) = list(enumerate(zip(batched_X_train, batched_y_train)))[0]
var_X_batch = Variable(torch.nn.utils.rnn.pad_sequence([ vectors[X] for X in X_batch]).permute(1,0,2)).float()
var_y_batch = Variable(torch.from_numpy(y_batch))
optimizer.zero_grad()
output = model(var_X_batch)
Наконец, вот данные, которые я получаю, когда печатаю 'y_batch`. Набор данных довольно большой, и я просто включаю первый элемент в массив.
array([['2fe6e9e06f57002b',
'I went ahead and moved it, and also put disambiguation notes on each page.',
0, 0, 0, 0, 0, 0]...