問題描述
在將一個陣列送入tensorflow訓練時，報錯如下：
ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray)
陣列元素為陣列，每個陣列元素的shape不一致，示例如下：
cropImg[0].shape = (13, 13, 3)
cropImg[1].shape = (14, 13, 3)
cropImg[2].shape = (12, 13, 3)
環境
python 3.7.9
tensorflow 2.6.0
keras 2.6.0
解決方法
stackoverlow上有許多類似的報錯，大概意思都是資料型別錯誤，轉換的資料型別非報錯中括號裡的資料型別，如：
Unsupported object type numpy.ndarray指cropImg陣列元素不是numpy.ndarray型別。
博主非常不解，嘗試了許多方法，都顯示cropImg陣列元素資料型別為numpy.ndarray，但錯誤一直存在。
後來突然轉念，在生成cropImg陣列時，有一個warning：
VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray
cropImg_ar = np.array(img_list)
cropImg陣列元素為shape不一致的陣列，這說明cropImg陣列元素型別實際上為object，會不會是tensorflow不接受object型別的資料導致的？
將cropImg陣列元素轉換為shape一致後，問題解決。
參考連結
https://stackoverflow.com/questions/62570936/valueerror-failed-to-convert-a-numpy-array-to-a-tensor-unsupported-object-type
https://stackoverflow.com/questions/58636087/tensorflow-valueerror-failed-to-convert-a-numpy-array-to-a-tensor-unsupporte
https://blog.csdn.net/liveshow021_jxb/article/details/112752145