Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'numpy.float64'>"})

看起来你遇到了一个数据适配器的问题。这通常是因为你的代码正在尝试将一个类型为`numpy.ndarray`的对象传递给无法处理该类型的函数。

你可以尝试将该对象转换为该函数所需的另一种类型。例如，如果函数需要一个列表，则可以尝试将numpy数组转换为列表。你可以使用以下代码将numpy数组转换为列表：

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
my_list = my_array.tolist()

如果这个方法不行，你需要检查你的代码，确保你正在使用正确的函数和参数。

相关问题

ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

这个错误通常是因为您正在尝试使用不支持的数据类型作为模型的输入。您可以尝试将输入转换为适当的格式，或者检查模型的输入要求是否正确。

一种可能的解决方案是使用适当的数据适配器将您的输入转换为模型可以处理的格式。您可以尝试使用以下代码将numpy数组转换为Keras模型可以接受的格式：

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 将numpy数组转换为one-hot编码
x = to_categorical(x)

# 将one-hot编码的数据转换为适当的格式
x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1)

另外，您也可以检查模型的输入要求是否正确。您可以查看模型的文档或源代码，以确定正确的输入格式。如果您仍然无法解决问题，请提供更多的信息，例如您正在使用的模型和数据格式，并提供完整的错误消息。

Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.matrix'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"}

这个错误提示意味着在你的代码中，模型期望的输入数据类型是 `list`，但是你传递给模型的数据类型是 `numpy.matrix`。你需要将你的输入数据转换为 `list` 类型。

你可以使用以下代码将 `numpy.matrix` 转换为 `list`：

import numpy as np

input_data = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
input_data_list = input_data.tolist()

然后，你可以将 `input_data_list` 作为输入数据传递给模型。