Valueerror в модели Nbeats из keras-beats ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь реализовать модель NBeats из keras-beats для прогнозирования временных рядов для прогнозирования, и она показывает мне ошибку значения при использовании типа данных с плавающей запятой. Я пытался использовать astype для преобразования данных в числа с плавающей запятой 32 и 64, но он все равно показывал аналогичную ошибку.
код:

из kerasbeats import prep_time_series, NBeatsModel
# импортируем набор данных
df = pd.read_csv('DailyDelhiClimateTrain.csv', parse_dates = ['date'], index_col = 'date')
# сортировка по датам
df.sort_index(inplace = True)
# подготовка одномерного временного ряда для N-Beats
X, y = prep_time_series(df['meantemp'], Lookback = 7, Horizon = 1)
# создаем обучение и наборы тестов
из sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
shuffle = False, test_size = 0.2)
# инициализируем N-Beats и подгоняем
nbeats = NBeatsModel(model_type = 'generic ', просмотр = 7, горизонт = 1)
nbeats.fit(X,y)
Ошибка:

Код: Выделить всё

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[104], line 4
1 X = X.astype('float64')
2 y = y.astype('float64')
----> 4 nbeats.fit(X,y)

File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\kerasbeats\nbeats.py:384, in NBeatsModel.fit(self, X, y, **kwargs)
382 """Build and fit model"""
383 self.build_layer()
--> 384 self.build_model()
385 self.model.compile(optimizer = keras.optimizers.Adam(self.learning_rate),
386                    loss      = [self.loss],
387                    metrics   = ['mae', 'mape'])
388 self.model.fit(X, y, batch_size = self.batch_size, **kwargs)

File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\kerasbeats\nbeats.py:376, in NBeatsModel.build_model(self)
374 def build_model(self):
375     """Creates keras model to use for fitting"""
--> 376     inputs     = keras.layers.Input(shape = (self.horizon * self.lookback, ), dtype = 'float')
377     forecasts  = self.model_layer(inputs)
378     self.model = Model(inputs, forecasts)

File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\keras\src\layers\core\input_layer.py:143, in Input(shape, batch_size, dtype, sparse, batch_shape, name, tensor)
89 @keras_export(["keras.layers.Input", "keras.Input"])
90 def Input(
91     shape=None,
(...)
97     tensor=None,
98 ):
99     """Used to instantiate a Keras tensor.
100
101     A Keras tensor is a symbolic tensor-like object, which we augment with
(...)
141     ```
142     """
--> 143     layer = InputLayer(
144         shape=shape,
145         batch_size=batch_size,
146         dtype=dtype,
147         sparse=sparse,
148         batch_shape=batch_shape,
149         name=name,
150         input_tensor=tensor,
151     )
152     return layer.output

File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\keras\src\layers\core\input_layer.py:49, in InputLayer.__init__(self, shape, batch_size, dtype, sparse, batch_shape, input_tensor, name, **kwargs)
47     batch_shape = (batch_size,) + shape
48 self.batch_shape = tuple(batch_shape)
---> 49 self._dtype = backend.standardize_dtype(dtype)
51 self.sparse = bool(sparse)
52 if self.sparse and not backend.SUPPORTS_SPARSE_TENSORS:

File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\keras\src\backend\common\variables.py:521, in standardize_dtype(dtype)
518     dtype = dtype.__name__
520 if dtype not in dtypes.ALLOWED_DTYPES:
--> 521     raise ValueError(f"Invalid dtype: {dtype}")
522 return dtype

ValueError: Invalid dtype: float

Я попробовал изменить dtype на float 32 и 64, но это все равно не сработало. Я просто ожидал, что модель будет соответствовать данным. Для получения данных я использовал данные об изменении климата, доступные на Kaggle

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... eras-beats