Python 我怎样才能绕过Keras pad_sequences（）将浮点值舍入为零？

所以我用Keras建立了一个文本分类模型。我一直在尝试填充不同长度的序列，但是Keras函数

pad_sequences（）

刚刚返回了零

我发现如果你有一个像下面这样的numpy数组，它就可以正常工作。但一旦元素变成浮点数或小数，就像第二个数组一样，它就变成了零

x = [[1, 2], [3,4,5], [4], [7,8,9,10]]
print pad_sequences(x, padding='post')

产出：

[[ 1  2  0  0]
 [ 3  4  5  0]
 [ 4  0  0  0]
 [ 7  8  9 10]]

[[ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]]

[[ 0  0 99 99]
 [ 0  0  0 99]
 [ 0 99 99 99]
 [ 0  0  0  0]]

但是

产出：

[[ 1  2  0  0]
 [ 3  4  5  0]
 [ 4  0  0  0]
 [ 7  8  9 10]]

[[ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]]

[[ 0  0 99 99]
 [ 0  0  0 99]
 [ 0 99 99 99]
 [ 0  0  0  0]]

这是：

x = [[.1, .2], [.3,.4,.5], [.4], [.7,.8,.9,.010]]
print pad_sequences(x, padding='post', value=99)

产出：

[[ 1  2  0  0]
 [ 3  4  5  0]
 [ 4  0  0  0]
 [ 7  8  9 10]]

[[ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]]

[[ 0  0 99 99]
 [ 0  0  0 99]
 [ 0 99 99 99]
 [ 0  0  0  0]]

---

所以我猜这个函数忽略了浮点数/小数。有什么办法可以解决这个问题吗？

这是因为

pad\u sequences

函数中考虑的默认数据类型是

int32

。因此，所有值都将强制转换为整数（在本例中为零）。要解决此问题，请传递

dtype='float32'

参数：

pad_sequences(x, padding='post', value=99, dtype='float32')

我得到“TypeError:‘float’对象不能解释为整数”。keras处理浮点还是此函数仅用于整数？