小编not*_*lic的帖子

我正在制作一个神经网络来预测音频数据（以了解有关神经网络如何运作以及如何使用 tensorflow 的更多信息），到目前为止一切都进展顺利，只有一个例外。我环顾四周以解决这个问题，但找不到任何足够具体的东西来帮助我。我设置了数据集和模型，这些工作正常，但是由于某种原因，当我尝试训练模型时，它给了我一个类型错误，即使数据集中的所有值都是 32 位浮点数。如果有人能为我回答这个问题，或者至少朝着正确的方向努力解决这个问题，我将不胜感激。代码和控制台输出如下。（顺便说一句，数据集中的所有值都在 0 和 1 之间，我不知道这是否相关，但我想我会添加它）

编辑：我也包含了 AudioHandler 类，您可以使用它来重现错误。get_audio_array或get_audio_arrays可用于将单个 mp3 或 mp3 目录转换为音频数据数组。您还可以使用dataset_from_arrays从创建的音频数组生成数据集dataset_from_arrays。

from AudioHandler import AudioHandler
import os

seq_length = 22050
BATCH_SIZE = 64
BUFFER_SIZE = 10000

audio_arrays = AudioHandler.get_audio_arrays("AudioDataset", normalized=True)

dataset = AudioHandler.dataset_from_arrays(audio_arrays, seq_length, BATCH_SIZE, buffer_size=BUFFER_SIZE)

print(dataset)

rnn_units = 256

def build_model(rnn_units, batch_size):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.InputLayer(batch_input_shape=(batch_size, None, 2)),

        tf.keras.layers.GRU(rnn_units, return_sequences=True, stateful=True),

        tf.keras.layers.Dense(2)
    ])
    return model


model = build_model(rnn_units, BATCH_SIZE)

model.summary()

model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError)

EPOCHS = 10

history …