Python 尝试连接keras模型：ValueError:无法将NumPy数组转换为张量（不支持的对象类型float）

我试图在keras中连接两个并行模型，每个模型都有不同的输入。相关代码如下

# model 1
model1_in = Input(shape=(train_x_1.shape[1], train_x_1.shape[2]))
model1_out = LSTM(50, activation='relu',return_sequences=False, name='layer_1')(model1_in)
model1 = Model(model1_in, model1_out)

# model 2
model2_in = Input(shape=(1))
model2_out = Dense(8, activation='relu', name='layer_2')(model2_in)
model2 = Model(model2_in, model2_out)

concatenated = concatenate(inputs=[model1.output, model2.output])
out = Dense(1, activation='relu', name='output_layer')(concatenated)
model = Model([model1_in, model2_in], out)
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')


# fit network
history = model.fit([train_x_1,train_x_2], train_y, epochs=100, batch_size=72, validation_data=([test_x_1,test_x_2], test_y), verbose=2, shuffle=False)

我得到的错误是

ValueError:无法将NumPy数组转换为张量（不支持的对象类型float）

并发生在model.fit线处

我在空转。训练值和测试值都是数组，我检查了所有训练输入的长度是否相同：

#train_x_1.shape[0]
15465
#train_y.shape[0]
15465
#train_x_2.shape[0]
15465
#test_x_1.shape[0]
1719
#test_x_2.shape[0]
1719
#test_y.shape[0]
1719
#test_x_1
array([[[0.6243922 ],
        [0.5463666 ],
        [0.7083546 ], ... etc ...

任何帮助都将不胜感激-提前感谢

完整的错误跟踪如下所示：

回溯（最后一次调用）：文件“filepath.py”，第220行， 在里面 历史=模型拟合（[train_x_1，train_x_2]，train_y，历代=100，批次大小=72，验证数据=（[test_x_1，test_x_2]，test_y）， verbose=2，shuffle=False）文件 “/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/keras/engine/training.py”， 第728行，合适的 use_multiprocessing=use_multiprocessing）File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/keras/engine/training_v2.py”，第224行 分发策略=策略）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow\u core/Python/keras/engine/training\u v2.py”，第547行，过程中的培训输入 use_multiprocessing=use_multiprocessing）File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/keras/engine/training_v2.py”，第606行，在_进程输入中 use_multiprocessing=use_multiprocessing）File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/keras/engine/data_adapter.py”， 第217行，在init x=_process_numpy_inputs（x）File”/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/keras/engine/data_adapter.py“， 第703行，进程内输入 inputs=nest.map_结构（_convert_non_tensor，inputs）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/util/nest.py”， 第535行，在map_结构中 结构[0]，[func（*x）表示条目中的x]，文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/util/nest.py”， 第535行，输入 结构[0]，[func（*x）表示条目中的x]，文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/keras/engine/data_adapter.py”， 第700行，in _转换非_张量 返回ops.convert_to_tensor（x）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/framework/ops.py”， 第1184行，转换为张量 返回convert_to_tensor_v2（值、数据类型、首选数据类型、名称）文件 “/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/framework/ops.py”， 第1242行，转换为张量 as_ref=False）File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/framework/ops.py”， 第1296行，在内部，转换为张量 ret=conversion\u func（value，dtype=dtype，name=name，as\u ref=as\u ref）文件 “/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow\u core/Python/framework/tensor\u conversion\u registry.py”， 第52行，输入默认转换函数 返回constant_op.constant（value，dtype，name=name）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/framework/constant_op.py”， 第227行，常数 allow_broadcast=True）File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/framework/constant_op.py”， 第235行，单位为常量 t=convert_to_eager_tensor（value，ctx，dtype）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/Python/framework/constant_op.py”， 第96行，转换为张量 return ops.quengentensor（value，ctx.device_name，dtype）value错误：无法将NumPy数组转换为Tensor（不支持的对象类型 浮动）

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为了社区的利益，在回答部分指定解决方案（即使它出现在评论部分）

x_2的值均为类型

float

，而

x_1的值为

使用
x2将
x2修改为
float32。aType（'float32'）解决了这个问题。
请添加完整的错误跟踪。@VivekMehta谢谢-刚刚添加了解决方法：x_2的值都是类型float，而x_1的值是float32。astype（'float32'）解决了我的问题