解决数值错误：`validation_split`仅支持张量或NumPy数组，发现以下内容

PlHtml

于 2023-09-26 16:13:29 发布

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文章标签：机器学习-深度学习

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本文介绍了在Keras深度学习中遇到`validation_split`参数只接受张量或NumPy数组错误的原因及解决方案。通过将数据转换为张量或NumPy数组，可以避免该错误并正确划分验证集，确保模型训练过程的有效评估。

在机器学习中，我们经常使用验证集来评估我们训练的模型在未见过的数据上的性能。Keras是一个流行的深度学习框架，提供了一个方便的参数validation_split，用于从训练数据中划分出一部分作为验证集。然而，有时候当我们尝试使用validation_split参数时，可能会遇到一个ValueError异常，提示validation_split仅支持张量或NumPy数组。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相应的源代码。

出现这个错误的原因是validation_split参数仅支持张量（Tensors）或NumPy数组作为输入数据，但是我们尝试传递了一个不支持的数据类型。为了解决这个问题，我们需要确保我们的输入数据是张量或NumPy数组。

下面是一些解决这个问题的方法：

方法一：将数据转换为张量

import tensorflow as tf

# 将数据转换为张量
tensor_data = tf.convert_to_tensor(data

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解决数值错误：`validation_split` 仅支持张量或NumPy数组，找到以下内容

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解决ValueError: `validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following

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