Я новичок в тензорном потоке. Я загружаю модель из файла .h5 и пытаюсь сделать прогноз, используя модель.
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
file_path = '/path/to/file'
model = tf.keras.models.load_model(file_path)
query = np.array(('cat1', 69.0, 'cat2', 9.2, 'cat3', 0, 0, 1, 0, 3, 0, 43, 1200, 4380), dtype='U32, float32, U32, float32, U32, uint16, uint16, uint16, uint16, uint16, uint16, uint16, float32, float32')
result = model.predict(query)
Я попытался отформатировать запрос как pandas .Series, но не смог заставить его работать со смешанными типы данных. Я явно указал dtype с помощью np.array, но он выдавал ошибку: «TypeError: Невозможно преобразовать значение dtype в TensorFlow DType.»
cat1, cat2 и cat3 являются категориями и были помечены во время обучения модели.
Во время тестирования я обнаружил, что модель возвращает прогноз, если я передаю значения uint16 вместо U32 в запросе np.array. Но я не могу понять, как получить значения uint16 для категорий. Или как отформатировать массив, чтобы создать тензор для предсказания. Есть идеи?