time_val_set_normalized = scaler.transform(time_val_set)，将time_val_set_normalized转换为张量

可以使用以下代码将time_val_set_normalized转换为张量：

import tensorflow as tf

time_val_set_normalized_tensor = tf.convert_to_tensor(time_val_set_normalized, dtype=tf.float32)

这将把time_val_set_normalized转换为张量并存储在time_val_set_normalized_tensor变量中。请注意，这假定您已经导入了TensorFlow。

相关问题

编写pytorch代码，time_val_set_normalized = scaler.transform(time_val_set)，将time_val_set_normalized转换为浮点数张量

可以使用以下代码将time_val_set_normalized转换为浮点数张量：

import torch

time_val_set_normalized_tensor = torch.tensor(time_val_set_normalized, dtype=torch.float32)

这将把time_val_set_normalized转换为浮点数张量并存储在time_val_set_normalized_tensor变量中。请注意，这假定您已经导入了PyTorch。

labels_val_set_2d__scaled = scaler.transform(labels_val_set_2d)出错

这个错误可能是由于 `scaler` 对象没有被正确地实例化或者 `labels_val_set_2d` 的数据格式不符合 `scaler.transform()` 函数的要求导致的。具体的原因需要根据错误提示信息来进行判断和排查，可以检查以下几个方面：

1. 确认 `scaler` 对象是否被正确地实例化，以及实例化时所使用的参数是否正确。
2. 确认 `labels_val_set_2d` 的数据格式是否符合 `scaler.transform()` 函数的要求，例如是否为二维数组。
3. 确认是否导入了必要的库或模块，例如 `sklearn.preprocessing` 库。

如果以上方法都无法解决问题，可以提供更多的错误信息或代码片段以便更好地定位问题所在。