ValueError:无法将NumPy数组转换为张量（不支持的对象类型NumPy.ndarray）。当给出数组的数组时

Question

我试着把单词分类。我用3个数组表示每个单词：1个用于前一个单词，1个用于当前单词，1个用于下一个单词。 所以我的输入数据是numpy.array的numpy.array。通过尝试适合我的模型

model.fit(np.asarray(bddX, dtype=object),np.asarray(list(dictXY.values()), dtype=object), epochs=20, batch_size=100)

我得到以下错误：ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray).

我尝试将单词作为列表、元组和numpy.array提供。这就是我如何构造bddX的

bddX=[]

for i in range(len(X_train)):
    triple=[]
    triple.append(np.array(dictX.get(X_train[i-1]),dtype=float))
    triple.append(np.array(dictX.get(X_train[i]),dtype=float))
    if(i< len(X_train)-1):
        triple.append(np.array(dictX.get(X_train[i+1]),dtype=float))
    bddX.append(np.asarray(triple))

X_train提供表示单词的数组。 当我给出一个由1个数组组成的数组而不是一个由3个数组组成的数组时，它会起作用。 有没有人试过这样做，并坚持到底