Ошибка тензорного типа при федеративном обучении

Я попытался использовать инструмент федеративного обучения tensorflow для своих данных. У меня есть два набора данных (набор данных и набор данных2), полученные из файлов csv, где первые 15 столбцов - это функции, а последний столбец - метка. Я преобразовал свой фрейм данных pandas в набор данных tensorflow. Однако на итераторе возникает ошибка странного типа. Я новичок в tensrflow и отправляю код: любая помощь будет принята с благодарностью. Заранее спасибо.

from __future__ import absolute_import, division, print_function
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Model

import collections
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_federated as tff
from numpy import loadtxt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from numpy import loadtxt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import pandas as pd


X_train= pd.read_csv('./daily_frames_HR.csv')



values = X_train.values

values = values.astype('float32')
# normalize features
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled = scaler.fit_transform(values)
# frame as supervised learning

train = values[:, :]
# split into input and outputs
X, y = train[:, :-2], train[:, -1]


def create_compiled_keras_model():
  model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(
      12, activation=tf.nn.softmax, kernel_initializer='zeros', input_dim=15)])

  return model

def model_fn():
  keras_model = create_compiled_keras_model()

  keras_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='sgd', metrics= 
   ['SparseCategoricalAccuracy'])
  X_train = pd.read_csv('./daily_frames_HR.csv')

  values = X_train.values

  values = values.astype('float32')
  # normalize features
  scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
  scaled = scaler.fit_transform(values)
  # frame as supervised learning

  train = values[:, :]
  # split into input and outputs
  X, y = train[:, :-2], train[:, -1]

  sample_batch = collections.OrderedDict([('x', X), ('y', y)])
  return tff.learning.from_compiled_keras_model(keras_model, sample_batch)


  iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process(model_fn)

  state = iterative_process.initialize()

  X2_train= pd.read_csv('./lab_frames_HR.csv')
  values2 = X2_train.values

  values2 = values2.astype('float32')
  # normalize features
  scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
  scaled = scaler.fit_transform(values2)
  # frame as supervised learning

  train2 = values2[:, :]
  # split into input and outputs
  X2, y2 = train2[:, :-2], train2[:, -1]

  X2=pd.DataFrame(X2)
  y2=pd.DataFrame(y2)

  X=pd.DataFrame(X)
  y=pd.DataFrame(y)


dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X2.values, y2.values))

dataset2= tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X.values, y.values))


list = [dataset, dataset2]

state, metrics = iterative_process.next(state, list)
print('round  1, metrics={}'.format(metrics))

Сообщения об ошибках следующие:

Отслеживание (последний вызов последним): файл "/home/affectech/Desktop/Fed_son/Fed_son.py", строка 117, в состоянии, metrics = iterative_process.next (состояние, список) Файл "/ home /ffectech / Desktop / Fed_son /venv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/utils/function_utils.py ", строка 666, в call arg = pack_args (self._type_signature.parameter, args, kwargs, context) Файл "/home/affectech/Desktop/Fed_son/venv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/utils/function_utils.py", строка 424, в контексте pack_args ) Файл "/home/affectech/Desktop/Fed_son/venv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/utils/function_utils.py", строка 346, в pack_args_into_anonymous_tuple result_elements (name.append ( , context.ingest (arg_value, elem_type))) Файл "/home/affectech/Desktop/Fed_son/venv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/reference_executor.py", строка 629, в приеме возврата т o_presentation_for_type (arg, type_spec, _handle_callable) Файл "/home/affectech/Desktop/Fed_son/venv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/reference_executor.py", строка 241 для представления_информации_executor.py ", строка 241 v в значении File "/home/affectech/Desktop/Fed_son/venv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/reference_executor.py", строка 241, in for v в значении File "/ home /ffectech / Desktop / Fed_son / venv / lib / python3.6 / site-packages / tensorflow_federated / python / core / impl / reference_executor.py ", строка 200, в to_presentation_for_type для v в значении File" / home /ffectech / Desktop /Fed_son/venv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/reference_executor.py ", строка 200, вместо v в значении File" / home /ffectech / Desktop / Fed_son / venv / lib /python3.6/site-packages/tensorflow_federated/python/core/impl/reference_executor.py ", строка 192, в файле to_presentation_for_type callable_handler)" / home /ffec tech / Desktop / Fed_son / venv / lib / python3.6 / site-packages / tensorflow_federated / python / core / impl / reference_executor.py ", строка 165, в to_presentation_for_type 'спецификация типа {}.'. format (inferred_type_spec, type_spec )) TypeError: Тензорный тип float32 [15] представления значения не соответствует спецификации типа float32 [?, 15].

Процесс завершен с кодом выхода 1