Python 为什么dtype=object的NumPy数组不能转换为张量？

当我使用

RNN

尝试这个简单的imdb情绪分析时

我遇到了这个错误：

ValueError:执行model.fit时无法将NumPy数组转换为张量（不支持的对象类型int）**”

我发现这个错误的原因是因为
NumPy
数组、
train\u标签
和
test\u标签
的数据类型被定义为对象，所以我通过
astype（np.float32）
将它们的数据类型更改为float32，现在它可以正常工作了

但问题出现了-


为什么带有
dtype=object
的
NumPy
数组不能转换为张量
另外，为什么错误会显示
不支持的对象类型int
？它从来都不是int，因为它被定义为object

对象数据类型数组可能包含非数字元素—字符串、列表、其他数组、
None
。
import keras
import tensorflow as tf
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence
import numpy as np

VOCAB_SIZE = 88584
MAXLEN = 250
BATCH_SIZE = 64

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words = VOCAB_SIZE)

train_data = sequence.pad_sequences(train_data, MAXLEN) 
test_data = sequence.pad_sequences(test_data, MAXLEN)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(VOCAB_SIZE, 2), 
    tf.keras.layers.LSTM(units=32), 
    tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid") 
])
model.compile(loss="binary_crossentropy",
              optimizer="rmsprop",
              metrics=['acc'])

history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=1, validation_split=0.2)