Я выполняю простую тонкую настройку с использованием кода потери Cosine Similiarity и получаю следующую ошибку. Не могли бы вы помочь мне разобраться в проблеме и решить.
Версия Tensorflow: 2.0
Ошибка:
ValueError: не удалось найти адаптер данных, который может обрабатывать ввод: (класс 'list', содержащий значения типов {"class 'str'"}), class 'numpy.ndarray'>
Код
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
from tensorflow import keras
huburl='https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5'
left_loaded_module_obj = hub.load(huburl)
left_input = keras.Input(shape=(), dtype=tf.string)
# left_trainable_embedding_layer = hub.KerasLayer(huburl,trainable=True)
left_trainable_embedding_layer = hub.KerasLayer(left_loaded_module_obj,trainable=True)
embedding_left_output= left_trainable_embedding_layer(left_input)
model = tf.keras.Model(left_input, embedding_left_output)
model.compile('sgd', loss=tf.keras.losses.CosineSimilarity(axis=-1))
model.summary()
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
embed = hub.load("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5")
text_list=["The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
"I am a sentence for which I would like to get its embedding"]
embeddings = embed(text_list)
print (embeddings.numpy())
embed_target=embeddings.numpy()
print (type(embed_target),embed_target.shape)
model.fit(x=text_list,y=embed_target)