Python ValueError:对象_数组_方法未生成数组

正在尝试从以下链接运行代码： 获取错误：ValueError:objectarray方法未生成数组

keras版本：2.3.0-tf

请帮忙。谢谢

mlp的单变量一步问题 从numpy导入数组 从keras.models导入顺序 从keras.layers导入稠密 从keras.preprocessing.sequence导入TimeseriesGenerator #定义数据集 系列=数组（[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]） #定义生成器 n_输入=2 生成器=时间序列生成器（系列，系列，长度=n\u输入，批次大小=8） #定义模型 模型=顺序（） 添加模型（密集型（100，激活='relu'，输入尺寸=n输入）） 模型.添加（密度（1）） compile（优化器='adam'，loss='mse'） #拟合模型 model.fit_生成器（生成器，每_epoch的步数=1，epoch=200，verbose=0） #用样本做一步预测 x_输入=数组（[9,10]）。重塑（（1,n_输入）） yhat=model.predict（x_输入，verbose=0） 印刷品（yhat） 错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-8-550aa8802f57> in <module>()
         11 # define model
         12 model = Sequential()
    ---> 13 model.add(Dense(100, activation='relu', input_dim=n_input))
         14 model.add(Dense(1))
         15 model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
-----------------
   ~\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py in convert_to_eager_tensor(value, ctx, dtype)
         94       dtype = dtypes.as_dtype(dtype).as_datatype_enum
         95   ctx.ensure_initialized()
    ---> 96   return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype)
         97 
         98 

    ValueError: object __array__ method not producing an array

ValueError回溯（最近一次调用）
在（）
11#定义模型
12模型=顺序（）
--->13模型添加（密集型（100，激活=relu'，输入尺寸=n输入））
14型号。添加（密度（1））
15 model.compile（优化器='adam'，loss='mse'）
-----------------
~\AppData\Roaming\Python\Python36\site packages\tensorflow\Python\framework\constant\u op.py in convert\u to\u eager\u tensor（值、ctx、数据类型）
94 dtype=dtypes.as\u dtype（dtype）.as\u datatype\u enum
95 ctx.确保_已初始化（）
--->96返回运算符（值，ctx.device\u名称，数据类型）
97
98
ValueError:对象_数组_方法未生成数组

我能够使用

TF2.2.0

和

Keras 2.3.0

在Jupyter和Google Colab中执行您的代码

为了社区的利益，请参考下面的完整代码和输出

import tensorflow as tf
import keras
print(keras.__version__)
print (tf.__version__)
from numpy import array
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
# define dataset
series = array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# define generator
n_input = 2
generator = TimeseriesGenerator(series, series, length=n_input, batch_size=8)
# define model
model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_dim=n_input))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# fit model
model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=1, epochs=200, verbose=0)
# make a one step prediction out of sample
x_input = array([9, 10]).reshape((1, n_input))
yhat = model.predict(x_input, verbose=0)
print(yhat)

输出：

2.3.1
2.2.0
[[11.588003]]

---

如果您的问题仍然存在，请让我知道我很乐意帮助您。

代码工作正常。您尝试过更改tensorflow的版本吗？谢谢@Yoskutik的回复！我试过tensorflow 1.8.0，但没用。你用的是哪个版本？我用的是版本：2.2.0我也用的是2.2.0实际上，现在我没有任何想法。你试过在Google Colab中运行你的代码吗？如果仍在调用错误，则问题出在代码的其他地方