（遇到此error，看这篇就对了）
运行代码：model.fit(in_fe, labels, validation_split=0.25, epochs=10, batch_size=64)
报错：ValueError: Failed to convert a array to a Tensor (Unsupported object type
这里也是经过查找解决方法，有一种解决方法是说卸载numpy，换一个版本，这种方式不如直接用下面的转换数据格式的方式直接。
原因： fit()之前没有把训练样本和测试样本转化成Keras可接受的数据类型。
解决： fit() 之前先转换数据类型：
in_fe = in_fe.astype('float64')
labels = labels.astype('float64')
注：tensorflow的keras模块训练的时候，输入输出数据有自己的数据格式，numpy与Tensor的数据转换时有特定的要求。
继续：
运行程序的时候又遇到这个问题，不得已还是得换一个numpy版本：
原因在于tensorflow2.0的版本与numpy的版本的适配性不好。
解决方法：
- 卸载numpy： pip uninstall numpy
- 重新安装numpy的1.16.4版本：pip install numpy==1.16.4
- 但是我安装后出error了：（如果你没出error，就忽略这步）
这个error就是有部分包不适配，我是这样解决的：
pip install mkl-random
pip uninstall gast
pip install gast==0.2.2，
其实就是把依赖的包重新装下。
