检查模型目标时出错:传递给模型的Numpy数组列表不是模型预期的大小
问题描述：检查模型目标时出错:传递给模型的Numpy数组列表不是模型预期的大小
回答： 这个错误通常在机器学习或深度学习模型的训练或推理过程中出现。它表示传递给模型的Numpy数组列表的大小与模型预期的输入大小不匹配。这个错误可能由多个原因引起，下面我将逐个解释。
- 输入数据大小不匹配：模型期望的输入大小是指模型定义中指定的输入层的大小。因此，首先要检查传递给模型的Numpy数组列表的大小是否与模型定义中的输入层大小相匹配。如果不匹配，需要调整输入数据的大小或模型定义，使其相匹配。
- 批量大小不匹配：模型的输入层通常期望一个批量的样本进行处理。如果传递给模型的Numpy数组列表的大小与定义的批量大小不匹配，就会出现这个错误。要解决这个问题，可以调整传递给模型的数据的批量大小，使其与模型定义中指定的批量大小相匹配。
- 数据维度不匹配：模型的输入层可能期望特定维度的数据。例如，如果模型期望输入是一个三维图像（宽度、高度、通道），但传递给模型的数据是一个二维图像，就会出现这个错误。解决这个问题的方法是调整数据的维度，使其与模型定义中指定的输入维度相匹配。
在处理这个错误时，可以考虑以下步骤：
- 检查模型定义：确保模型定义中的输入层大小与传递给模型的Numpy数组列表的大小相匹配。
- 检查数据维度：确保传递给模型的数据的维度与模型定义中指定的输入维度相匹配。
- 调整数据大小：如果数据大小不匹配，可以使用Numpy库的resize函数或其他相应的方法来调整数据大小，使其与模型定义中的输入大小相匹配。
- 调整批量大小：如果批量大小不匹配，可以调整传递给模型的数据的批量大小，使其与模型定义中指定的批量大小相匹配。
对于上述问题的解决方案，可以考虑使用腾讯云相关产品来支持云计算和机器学习任务。腾讯云提供了丰富的产品和服务，包括云服务器、容器服务、人工智能平台等，可以帮助开发人员进行云原生应用开发、模型训练和推理等任务。
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希望以上回答能够解决你的问题。
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我开始发展一个模型，并被困在维度。我的X_train和Y_train是形状为(65337, 19)的numpy数组
Input_1= Input(shape=(19,))
x = Dense(100, activation='relu')(Input_1)
out1 = Dense(1, activation='linear')(x)
out2 = Dense(1, activation='linear')(x)
...
out19 = Dense(1, activation = 'linear')(x)
model = M
浏览 2提问于2020-02-13得票数 0
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我用Tensorflow编写了机器学习教程，代码如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.summary()
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
xs = np.array([-1.0, 0.0, 1
浏览 1提问于2020-06-22得票数 0
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我跟随来解决Kaggle的挑战。
但是，我不明白应该把什么样的数据输入到fit函数中。
我将训练数据集拆分为X_train、y_train、X_test和y_test。X_train呈(13125, 32, 32, 3)形。
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(32, 32, 3)),
keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
浏览 0提问于2019-04-23得票数 2
1回答
我有一个数据的形状：(753,8,1)这是为数据构建的LSTM模型：
model = Sequential()
model.add(LSTM(32,input_shape=(8,1)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='mean_squared_error' , optimizer='adam' , metrics=['accuracy'] )
但是在数据上训练它：epochs_hist =
浏览 0提问于2020-05-07得票数 0
2回答
我有一个包含多个输出的Keras模型。该模型的定义如下：
outputs=[]
main_input = Input(shape= (seq_length,feature_cnt), name='main_input')
lstm = LSTM(32,return_sequences=True)(main_input)
for _ in range((output_branches)): #output_branches is the number of output branches of the model
prediction = LSTM(8,return_s
浏览 0提问于2019-07-26得票数 2
1回答
是实体的链接文件。我想训练一个神经网络把每个实体表示成一个向量。附加是我的训练代码
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import array
from keras.preprocessing.text import one_hot
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.models import Model
from keras.layers import D
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
1回答
我有一个faces列表，其中列表的每个元素都是一个形状为( 1,224,224，3)的数字数组，即面部图像。我有一个模型，它的输入形状是(None, 224, 224, 3)，输出形状是(None, 2)。
现在我想在faces列表中的所有图像上得到预测。当然，我可以逐个迭代列表并得到预测，但是我想将所有的图像作为一个批处理，只使用对model.predict()的一个调用就可以更快地获得结果。
如果我像现在这样直接传递faces列表(最后完成代码)，我只会得到第一个图像的预测。
print(f"{len(faces)} faces found")
print(faces[0]
浏览 2提问于2020-05-12得票数 2
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1回答
我正在开发一个使用python MLP模型的时间序列预测模型。我的训练样本有9个变量的550个事件。我有一个单独的文件用于测试。我想在t+1上只预测9个变量中的一个。因为它是一个时间序列，所以我做了3个事件的547个部分，每次步行一次X (547，3，9)。Y (547，)是t+1的一个变量。 model1 = Sequential()
model1.add(Dense(1, activation='tanh', input_shape=(3, 9)))
model1.add(Dense(1, activation='linear'))
model1.summ
浏览 5提问于2019-09-30得票数 0
1回答
我正试图用不同大小的图像来为2D CNN提供信息。为了这个目的(因为我不想重塑我的图像)，我尝试执行一个2D填充。
问题是:要输入网络的图像被读取并转换为三维烦恼(形状为：(80，35，3)。由于图像的形状不一样，所以我不能创建一个np.array来将它们放入其中，所以我将它们添加到一个列表中。因此，著名的错误：
“检查模型输入时出错:要传递给模型的Numpy数组列表不是模型所期望的大小。预期会看到1个数组，但是得到了以下18418个数组的列表：”等等。
所以问题是:我如何将这些图像传送到填充层？
我试过很多事情，比如在开始时调用输入：
inputs = Input(shape
浏览 0提问于2018-04-25得票数 1
3回答
我正在制作一个MLP模型，它需要两个输入并产生一个输出。
我有两个输入数组(每个输入一个)和一个输出数组。该神经网络有1个隐层，2个神经元。每个数组有336个元素。
model0 = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(2, input_dim=2, activation=keras.activations.sigmoid, use_bias=True),
keras.layers.Dense(1, activation=keras.activations.relu, use_bias=True),
])
# Compile the neural ne
浏览 0提问于2019-03-19得票数 27
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我是TF的新手，遇到了一点问题。我正在尝试将具有形状(150x150x3)的彩色图像分为30类。当我对模型进行拟合时，我得到了错误： ValueError:检查模型输入时出错:传递给模型的Numpy数组列表不是模型预期的大小。期望看到1个数组，但得到了以下768个数组的列表：... 我的代码： model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(150,150,3)))
model.add(Dense(150, activation=tf.nn.relu))
model.add(Dense(150, activation=tf.n
浏览 15提问于2019-02-06得票数 0
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我创建了一个嵌套列表，并将内部列表和整个列表转换为numpy数组，但numpy flatten()未能将最终的数组扁平化。
a = [1]
b = [2, 3]
c = [4, 5, 6]
d = [7, 8]
e = [9]
lst = [a, b, c, d, e]
arr = np.array([np.array(l) for l in lst], dtype='object')
print(type(arr))
print(arr.flatten())
我得到了以下输出：
<class 'numpy.ndarray'>
[array([1])
浏览 15提问于2022-07-18得票数 1
2回答
我有一个大的数据集和大量的预兆，因此我依赖keras.utils.Sequence生成器并让Keras进行多处理。因此，当涉及到变量输入大小时，使用简单的model.fit(...)命令对我来说是没有选择的。此外，由于我的具体问题，这不是一个好主意调整大小或衬垫的图像。
另外，由于BatchNormalization层的存在，选择1的批处理不是很方便.
我有可变的图像大小，并创建了一个关于我的问题的玩具示例：
from keras.applications.vgg16 import VGG16 as model
from keras.utils import Sequence
import n
浏览 0提问于2019-05-26得票数 1
我注意到LogisticEndpoint在中的图层。该文档构建了如下模型：
import numpy as np
inputs = keras.Input(shape=(3,), name="inputs")
targets = keras.Input(shape=(10,), name="targets")
logits = keras.layers.Dense(10)(inputs)
predictions = LogisticEndpoint(name="predictions")(logits, targets)
model = ke
浏览 1提问于2021-03-04得票数 0
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2回答
Keras错误:期望看到1个数组
、、、、
当我试图在keras中训练一个MLP模型时，我得到了以下错误(我使用的是1.2.2版本)
检查模型输入时出错:要传递给模型的Numpy数组列表不是模型所期望的大小。预期会看到1个数组，但却得到了以下12859个数组的列表：
这是对模型的总结。
____________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connec
浏览 0提问于2017-03-04得票数 29
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我有一个y_train数据集，形状为(samples, 9)。我的X_train输入是(samples, 30, 1)格式的。
这些操作通过一个模型运行，该模型构造为：
def create_model(input_shape, outputs):
i = Input(shape=input_shape)
x = Dense(256, activation="relu")(i)
x = Dropout(0.5)(x)
x = Dense(128, activation="relu")(x)
x = Dropout(0.5
浏览 0提问于2019-12-13得票数 0
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我有一个numpy直方图，我想输出为一个标签分隔的文本文件。我的代码如下：
targethist = np.histogram(targetlist, bins=ilist)
print targethist
np.savetxt('ChrI_dens.txt',targethist,delimiter='\t')
目标列表和反列表是整数的长列表。我得到以下输出：
(数组( 0，0，0，.，0，0，0，0)，数组( 1,10000,20000，.，15060000,15070000,15072422))追溯(最近一次调用)：文件"target_dens
浏览 9提问于2012-06-06得票数 4
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我有一个python列表，每个元素都是一个2dNumpy数组，大小为(20, 22)。我需要将列表转换为numpy数组，但是执行np.array(my_list)实际上就是在消耗内存，np.asarray(my_list)也是如此。 这个列表大约有7M个样本，我在想，与其把我的列表转换成numpy数组，不如先从numpy数组开始，然后继续追加另一个2d numpy数组。 我找不到一种使用numpy的方法，我的目标是从这样的东西开始： numpy_array = np.array([])
df_values = df.to_numpy() # faster than df.values
fo
浏览 32提问于2021-10-04得票数 0
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我的目标是使用tf.keras.utils.Sequence从目录中加载变量维度的图像，转换图像，并构建一个生成器来训练完全卷积的。当我创建一个numpy数组来存储图像时，该方法可以工作。
方法1，工作
class Generator(Sequence):
# the rest of Generator
def __getitem__(self, idx):
# create numpy arrays for X and y
X = np.zeros((batch_size, height, width, n_channels))
浏览 2提问于2022-07-25得票数 0
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希望能从你们中那些对角角有经验的人那里得到一两点建议。这是我的第一次牛仔竞技，而且野马在拼命地挣扎！
我有预处理的肺图像和提取48x48x48毫米立方体阵列代表像素在感兴趣区域(dtype=uint8)。我已经将这8504个立方体存储在*.npy文件中。
当我将多维数据集的列表作为训练数据传递给模型时，会遇到以下错误：
“检查模型输入时出错:要传递给模型的Numpy数组列表不是模型所期望的大小。预期会看到1个数组，但是得到了下面的8504数组列表”。
我可能做错什么了？
有关守则：
# input layer of model
c3d_model.add(Convolution3D(64, 8
浏览 1提问于2017-03-27得票数 0
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向LSTM网络Keras输入数据
、、、、
我有10个数组。它们每个代表一个数据点(输入)。阵列的形状为(16,3)，(34,3)等。由于LSTM需要3 3dim数据，所以我重新塑造了这10个数组中的每一个。例子:如果是(16,3)现在是(1,16,3)。我试着得到((1,16,3)，(1,34,3)等等)作为我的数组形状，换句话说，在一个numpy数组中有10个数组，每个数组都是形状(1，东西，3)。当我将所有10个数组作为一个输入数据时，我会得到以下错误：
检查模型输入时出错:要传递给模型的Numpy数组列表不是模型所期望的大小。预期会看到1个数组，但却得到了以下10个数组的列表。
但是，如果我给其中一个数组添加一个标签，它
浏览 0提问于2019-02-09得票数 1
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我对没有按预期工作有一个问题。
当按如下方式使用它时，它仍然引用原始列表中的更改，这是我希望避免的：
test = np.copy(random.sample(population_list, 2))
test[0][0][0][0] = 1.1111
如果在测试赋值后打印出population list，它确实将population_list位置中的值替换为1.1111。我的目标是从列表中取样，然后在不影响初始列表的情况下对这些示例进行一些更改。
作为进一步的信息，我的population_list是一个列表列表，其中第一个元素是一个numpy矩阵：
print(type(populatio
浏览 5提问于2016-06-27得票数 1
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1回答
根据文档：
fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, ...)
fit函数的参数是numpy数组：
参数
x:训练数据的Numpy数组(如果模型有一个输入)，或者Numpy数组的列表(如果模型有多个输入)。如果模型中的输入层是命名的，您还可以传递一个字典，将输入名映射到Numpy数组。如果从框架本机张量(例如TensorFlow数据张量)提供数据，X可以是空(默认)。
y:目标(标签)数据的Numpy数组(如果模型只有一个输出)，或者Numpy数组的列表(如果模型有多个输出)。如果模型中的输出层是命名的，您还可以传递一个字典，将输出名称映射
浏览 1提问于2019-08-20得票数 1
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1回答
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset=pd.read_csv('Churn_Modelling.csv')
X=dataset.iloc[:, 3:13]
Y=dataset.iloc[:, 13]
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_en1=LabelEncoder()
X.values[:, 1]=label_en1.fit_transform(X.values[:, 1])
la
浏览 1提问于2018-03-09得票数 1
1回答
目前，我正在努力理解如何使用keras来训练我的回归网络。我不知道该如何将输入数据传递到网络。
输入数据和输出数据都存储为numpy数组的列表。
每个输入numpy数组是一个矩阵，它有(400行，x列)，每个输出numpy数组是一个矩阵，它有(x行数，13列)。
输入维度为400，输出为13。但如何将列表中的每个集合传递给培训？
# Multilayer Perceptron
model = Sequential() # Feedforward
model.add(Dense(3, input_dim=400, output_dim=13))
model.add(Activation(&
浏览 0提问于2016-11-13得票数 9
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我正在将一个列表转换为一个NumPy数组：
a = np.array(l) # Where l is the list of data
return a
但是每当我打印这个数组时：
print (a)
我只得到数组的一部分：
-0.00750732 -0.00741577 -0.00778198 .，0.00222778 0.00219727 -0.00048828
但是，如果我打印这个大小，我就得到了数组的实际大小：61238，有人能猜到我哪里出错了吗？
浏览 0提问于2013-11-20得票数 0
我正在尝试运行一个Keras模型，在该模型中，我将一个文件夹中的88张图像读取到一个numpy数组中。此数组应转换为Keras张量，以便我可以处理模型中的数据。我正在运行以下代码：
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from keras import backend as K
current_dir = os.path.dirname('__file__')
image_names = os.listdir(os.path.join(current_dir, 'images'))
images
浏览 11提问于2017-07-25得票数 0
2回答
根据我所读到的关于Numpy数组的内容，它们比标准Python列表更高效。让我困惑的是，当你创建一个numpy数组时，你必须传入一个python列表。我假设这个python列表被解构了，但是在我看来，如果你必须创建一个更大的低效结构来创建一个高效的结构，那么它似乎就违背了拥有一个内存高效的数据结构的目的。
numpy.zeros可以解决这个问题吗？
浏览 0提问于2013-06-29得票数 4
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1回答
我有一个Keras模型，我想在预测中添加一个常量。在进行了一些搜索之后，我得到了以下代码，这些代码完全符合我的要求：
import numpy as np
from keras.layers import Input, Add
from keras.backend import variable
from keras.models import Model, load_model
inputs = Input(shape=(1,))
add_in = Input(tensor=variable([[5]]), name='add')
output = Add()([input
浏览 0提问于2018-09-19得票数 1
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1回答
我很难找到将多个输入传递给模型的正确方法。该模型有2个输入。
形状(256, 256, 3)的噪声图像
形状(256, 256, 3)输入图像
和1项产出
形状(256, 256, 3)输出图像
我正在通过ImageDataGenerator制作图像
x_data_gen = ImageDataGenerator(
horizontal_flip=True,
validation_split=0.2)
我正在通过python生成器生产这些样本：
def image_sampler(datagen, batch_size, subset="tr
浏览 0提问于2018-06-29得票数 4
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当我试图训练我的模型时，我得到了下面的Keras值错误。
ValueError:当检查模型目标时出错:要传递给模型的Numpy数组列表不是模型所期望的大小。预期会看到1个数组，但却得到了以下14个数组的列表：
[array([['0'],
['0'],
['0'],
['0'],
['0'],
['0'],
['0'],
浏览 3提问于2019-10-10得票数 0
1回答
我的目标是采取一个预先培训的模型，没有最后两个完全连接的层，以建立新的我自己的分类为CIFAR-10。我面临的第一个问题是VGG至少期望48*48*3张量，而CIFAR-10数据集则提供32*32*3图像。我知道ImageDataGenerator.flow_from_directory带有内置的target_size参数，但是我不能在这里使用它，因为图像已经在内存中了：
from keras.applications import VGG16
from keras.datasets import cifar10
from keras.preprocessing.image import Im
浏览 1提问于2018-07-01得票数 1
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2回答
获取数组中每个列表的最小值
、、、、
如何编写一个numpy函数来输出a和b中多个数组中的最小值。我可以在下面的列表理解中添加什么才能获得预期的输出。 import numpy as np
a= np.array([[12,2,1,3,45],[23,1,2],[5]], dtype=object)
b= np.array([[12,1,1,2334],[11,121,12]], dtype=object)
MaxDraw = np.array([min(draw) for draw in [a, b]]) 预期输出： [[1], [1], [5]]
[[1], [11]]
浏览 15提问于2021-10-12得票数 0
我正在尝试使用基于Keras 2的incepctionV3训练模型来预测用于测试的图像。我最初的模型运行良好，然后尝试用指定的input_shape (299,299,3)创建一个模型。
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(299,299,3))
训练过程看起来很好，但是当我试图用它来预测图像时，它会导致这个错误。
ValueError:当检查时出错:期望input_1具有形状(无，299,299，3)，但得到了形状数组(1,229,229，3)
浏览 0提问于2017-08-11得票数 0
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我在将python列表列表转换为三维numpy数组时遇到了问题。
a = [
[
[1,2,3,4], # = len 4
...
], # = len 58
...
] # = len 1245
当我在上面调用a = np.array(a)时，它会将形状报告为(1245,)，而我无法重塑它。a.reshape(1245,58,4)给出了错误：ValueError: cannot reshape array of size 1245 into shape (1245,58,4)，但是如果我打印a，它给我一个58个元素列表，一个给我一个4个元素列表，正如我
浏览 0提问于2018-01-25得票数 1
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2回答
我正在处理充满字符串的numpy数组。我的目标是为第一个数组a的一个片段分配包含在第二个较小大小的数组b中的值。
我所想到的执行情况如下：
import numpy as np
a = np.empty((10,), dtype=str)
b = np.array(['TEST' for _ in range(2)], dtype=str)
print(b)
a[1:3] = b
print(a)
print(b)返回，与预期的['TEST' 'TEST']相同
但是print(a)返回['' 'T' &
浏览 3提问于2020-04-17得票数 3
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2回答
对于我正在编写的程序，我的目标是调用一个函数，给它两个值，然后让它根据这两个数字返回列表。到目前为止，我的情况如下，
import numpy as np
def list_maker (n, m):
for n in range(n):
l = list(np.random.randint(1,9, m))
print(l)
我的目标是输入"list_maker(3,5)“并让它输出3个列表，每个列表都有5个元素。我想继续使用numpy，这样我就可以更多地了解它，而不是其他类型的操作。每当我把这个函数称为我的函数时，
list_maker
浏览 2提问于2019-10-10得票数 0
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我试着根据4个输入来预测3个材料属性。输入:热速，温度，压力，时间输出:密度，粒度，硬度 我已经尝试过使用np.array()、tf.reshape()和np.ndarray()，但都不起作用 def build_model():
model = keras.Sequential([
layers.Dense(4, activation = tf.nn.relu, input_shape = [len(train_dataset.keys())]),
layers.Dense(64, activation = tf.nn.si
浏览 12提问于2019-05-30得票数 0
1回答
我试着用这段代码。我将参数列表的一部分放入其中，但正如您所看到的那样，错误表明它将每个列表的第一个成员放在第一行，第二个成员放在第二行，以此类推。
from pylab import *
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import optimizers
#Generate dummy data
data = [[45,45,200,300],[44.7,45.6,50,60],[9.9,10,11,12]]
y = data*5
#Define the model
浏览 0提问于2018-07-08得票数 1
1回答
我的目标是使用SWIG与C和Python一起创建一个函数，该函数以NumPy数组作为输入，并返回不同的NumPy数组。返回的数组具有某些未指定的大小，取决于输入数组。不幸的是，当我试图运行我的代码时，会返回一个空数组。下面是一个显示问题的“最小”示例。我通过以下方法运行此代码：
python setup.py build_ext --inplace
python test.py
感兴趣的文件复制如下。如果您知道如何使这段代码返回一个非空的NumPy数组，请告诉我。谢谢!
取消。c：
#include "cancelterms.h"
void cancel(double comp
浏览 4提问于2015-11-13得票数 3
1回答
在训练下面的GRU模型时，我遇到了一些问题，它必须是有状态的，并且输出隐藏的状态。
import numpy as np
import tensorflow as tf #2.1.0
from tensorflow import keras
BATCH_SIZE = 1
nfeatures = 3
history = 30 # shapes input array
horizon = 5 # shapes output array
nodes = 32
input_layer = tf.keras.layers.Input(batch_shape=(1,30,3),name="IN
浏览 0提问于2020-06-03得票数 1
1回答
我想从一些字段中获取信息，然后使用列表将它们写入另一个变量。
import numpy as np
var1 = np.array([(1,2,3,4),(11,22,33,44),(111,222,333,444)], dtype=([('field1', 'int32'),('field2','int32'),('field3','int32'),('field4','int32')]))
var2 = np.empty((1), dtype = ([('
浏览 0提问于2015-10-13得票数 3
我正在从csv文件中加载图像。这些图像是300x300个像素，但平坦到90000。我得到一个输入形状的错误。我用的是tensorflow后端。我已经附上了我的csv文件的图像以及错误的图像。它看起来像传递整个数组列表，而不是传递每一行。
"ValueError:检查模型输入时出错:要传递给模型的Numpy数组的列表并不是模型所期望的大小。预期会看到1个数组，但是得到了以下380个数组的列表：[数组(43，45，46,161,152,146.)，数组(211,222,224.，.，212,213,213)，数组(201,201)，“
import numpy
浏览 0提问于2017-11-03得票数 0
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1回答
我有一个数组，并希望根据像索引数组这样的对象类型创建组(它可以得到两种不同的类型形式，如下面的代码中的ids所示)：
poss = np.array([[-0.09060061464812283, -0.0686586855826326, -0.02647255439666547],
[0.08835853305001438, -0.06574591502086484, -0.05487544905792754],
[-0.06629393005890775, 0.00666283311876477, 0.0662939300
浏览 1提问于2022-05-22得票数 0
我从尺寸为182 x 199x3和22帧的.mat文件中获得了3d模型。我总共有100个这样的数据样本。加载到python后，我获得了一个包含100个数组的列表Numpy array，numpy array...我转换成数组的维数是100,22,182,199,3。从技术上讲，这看起来像是conv3d所需要的5D输入，但是，我想知道，我是否可以将数组列表提供给输入，而不是像20/32或任何我想要的那样。
浏览 18提问于2019-09-25得票数 0
我在opencv中尝试使用boundingRect()函数时出错了。给出的是一个要点列表
lists = []
for match in enumerate(matches):
lists.append(kp2[match.trainIdx].pt)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(lists)
TypeError: points不是numpy数组，也不是标量
P/s:我想在图像中检测到的对象周围画一个矩形。
任何帮助都是感激的
编辑
更改为np数组之前的列表。
[(328.0, 227.0), (372.0, 241.0), (366.0, 229.0)
浏览 1提问于2016-05-05得票数 3
我试图实现一个双选择列表表单组件，只是为了尝试角和尝试更好地理解它。
此指令的功能是父模型包含要从中选择的可用项列表，并包含放置所选项的目标列表(选定)。当选择一个项时，它将从可用数组中移除并放置在所选数组中。
由于表单可能需要这些双选择列表组件中的多个，所以我不想依赖硬编码的属性名称，而是允许将列表传递给双向数据绑定。
下面是代码的JSBin：
除了试图通过传递的模型属性名称将数据绑定到列表之外，我还没有做进一步的工作。
在该指令中，定义了以下范围属性。availableItems和selectedItems都应该绑定到父控制器属性。highlightedAvailable和highligh
浏览 1提问于2014-05-04得票数 0
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在Keras中得到这个错误。设想:投入：
列车形状为(50000，32，32，3)的图像
具有形状的辅助输入(50000，1)
地面真相：(50000，1)
这是模型拟合代码
x_train_input = Input(shape=(32,32,3))
aux_rand_input = Input(shape=(1,))
out = model_inst.build_model(x_train_input, aux_rand_input)
model = Model(inputs=[x_train_input, aux_rand_input], outputs=[ou
浏览 0提问于2019-01-10得票数 3
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1回答
目标是连接嵌套的数组列表(即list_arr)。但是，list_arr中的一些子列表的长度为零。 仅在list_arr上使用np.array或np.asarray不会产生预期的结果。 import numpy as np
ncondition=2
nnodes=30
nsbj=6
np.random.seed(0)
# Example of nested list list_arr
list_arr=[[[np.concatenate([[idx_sbj],[ncondi],[nepoch] ,np.random.rand(nnodes)]) for nepoch in range
浏览 16提问于2021-11-21得票数 0
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我正在努力使我的投入符合我所准备的卡拉斯模型。我的网络的输入层是：
path_source_token_input = Input(shape=(MAX_CONTEXTS,), dtype=tf.int32)
path_input = Input(shape=(MAX_CONTEXTS,), dtype=tf.int32)
path_target_token_input = Input(shape=(MAX_CONTEXTS,), dtype=tf.int32)
我以这样的方式指定输入：
inputs = (path_source_token_input, path_input, path_t
浏览 0提问于2020-03-16得票数 0
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