如何将不规则张量转换为 Python 中的张量？
How to Convert Ragged Tensor to Tensor in Python?
我的张量参差不齐，在尝试创建模型并使用 model.fit() 时，出现错误：
TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.ops.ragged.ragged_tensor.RaggedTensor'> to Tensor. Contents: tf.RaggedTensor(values=Tensor("Cast_1:0", shape=(None,), dtype=float32), row_splits=Tensor("RaggedFromVariant_1/RaggedTensorFromVariant:0", shape=(None,), dtype=int64)). Consider casting elements to a supported type.
这是我的数据形状的问题吗？也许是数据？也许我需要改用稀疏或密集张量？这是我的完整回溯错误：
还有我的数据：
每个 RaggedTensor 都有一个关联的 to_tensor() 方法，调用它。检查您的输入数据转换，即创建 RaggedTensor 的地方。一些操作 return RaggedTensor.
我的张量参差不齐，在尝试创建模型并使用 model.fit() 时，出现错误：
TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.ops.ragged.ragged_tensor.RaggedTensor'> to Tensor. Contents: tf.RaggedTensor(values=Tensor("Cast_1:0", shape=(None,), dtype=float32), row_splits=Tensor("RaggedFromVariant_1/RaggedTensorFromVariant:0", shape=(None,), dtype=int64)). Consider casting elements to a supported type.
这是我的数据形状的问题吗？也许是数据？也许我需要改用稀疏或密集张量？这是我的完整回溯错误：
还有我的数据：
每个 RaggedTensor 都有一个关联的 to_tensor() 方法，调用它。检查您的输入数据转换，即创建 RaggedTensor 的地方。一些操作 return RaggedTensor.