入力を処理できるデータアダプターが見つかりませんでした：<クラス 'numpy.ndarray'>、（タイプ{"<クラス 'int'>"}の値を含む<クラス 'リスト'>）

Question

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1)

ラインの問題はこれでした

エラーを表示：

ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

Answer 1

配列を型キャストするだけです。

例えば：

import numpy as np
features = np.array(features,dtype='float64')
labels = np.array(labels, dtype ='float64')

Answer 2

Mahmudの回答は、セクション[30]のTensorFlowチュートリアル「基本回帰：燃料効率の予測」エラーを修正します。これらは2行です。

これを変える：

example_batch = normed_train_data[:10]
example_result = model.predict(example_batch)

これに：

example_batch = np.array(normed_train_data[0:10]) 
example_result = model.predict(example_batch)

ありがとうマフムド