请求的数组在1维后具有不均匀的形状。检测到的形状为(33，)+非均匀部分。
请求的数组在1维后具有不均匀的形状。检测到的形状为(33，)+非均匀部分。
提问于 2022-06-02 12:49:40
我被困在了转换列表中。转换列表大小为(33，n，428)。N是随机差别，我不知道数字是如何组成的。这是错误。
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ValueError Traceback (most recent call last)
C:\Users\HILAB_~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_22960/872733971.py in <module>
----> 1 X_train = np.array(X_train, dtype=np.float64)
2
3 for epoch in range(EPOCH):
4 X_train_ten, y_train_ten = Variable(torch.from_numpy(X_train)), Variable(torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32, requires_grad=True))
5 print(X_train_ten.size())
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (33,) + inhomogeneous part.问题代码就在这里。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=42, shuffle=True
)
print("[SIZE]\t\tTrain X size : {}, Train y size : {}\n\t\tTest X size : {}, Test y size : {}"\
.format(len(X_train), len(y_train), len(X_test), len(y_test)))
train_dataloadloader = DataLoader(X_train)
test_dataloader = DataLoader(X_test)
X_train = np.array(X_train, dtype=np.float64)我不明白错误意味着什么。请帮帮忙。谢谢:D
回答 1
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发布于 2022-06-02 12:55:31
这意味着无论X包含什么序列，它们的长度都不一样。您可以检查{len(e) for e in X)；这是在X中找到的所有不同长度的集合。
请考虑以下示例：
>>> import numpy as np
>>> x = [[1, 2], [2, 3, 4]]
>>> np.array(x, dtype=np.float64)
[...]
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (2,) + inhomogeneous part.在这里，list x包含另外两个列表，一个长度为2，另一个为长度为3。由于“列”维度不匹配，它们不能组合成一个数组。
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https://stackoverflow.com/questions/72476564
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