当任何可训练变量将"validate_shape“参数设置为False时,Tensorflow的validate_shape将为我抛出一个错误。我将这个参数设置为false,以便在运行时允许动态批处理大小。
~/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py in as_list(self)
774 """
775 if self._dims is None:
--> 776 raise ValueE
class DataGenerator(Sequence):
def __getitem__(self, index):
indexes = self.indexes[index * self.batch_size:(index + 1) * self.batch_size]
list_IDs_temp = [self.list_IDs[k] for k in indexes]
X,y= self.__data_generation(list_IDs_temp)
return X, y
def on
我正在尝试keras.layers.LSTM,下面的代码可以工作。
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
data = np.array([1, 2, 3]).reshape((1, 3, 1))
x = keras.layers.Input(shape=(3, 1))
y = keras.layers.LSTM(10)(x)
model = keras.Model(inputs=x, outputs=y)
print (model.predi
我有一个2D数组x,其中我想复制一维数组y的内容:
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [4, 5], [3, 3]], np.int32)
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
x[:,:] = y # i would like x to be [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
ValueError:无法将输入数组从形状(6)广播到形状(3,2)
怎么做?
我试图通过排除目标数组的边距来将数组保存到更大的数组中。它在大多数情况下都有效,但有时目标数组的形状似乎会在没有明显原因的情况下发生变化。我真的不明白错误是从哪里来的,因为两个形状都是用相同的变量(Size_X和Size_Y)定义的。 Image_target_no_margins = cv2.resize((Result_cllRuntime['writeResult']['depthData']*-1), dsize=(Size_X,Size_Y))
# create an array full of 0 with the shape of the Im
我有一个令人难以置信的简单算法,用"ValueError:当检查输入时出错:期望dense_4_input具有形状(无,5)但得到了与形状(5,1)的数组“.这是我正在运行的代码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
y = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
x_val = np.arr
下面的代码产生下列值错误。
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (8,8) (64,)
当我将“训练”数据集从10个图像扩展到100个时,它第一次出现了。解释器似乎告诉我,我不能对这些数据点执行任何坐标操作,因为其中一个坐标对缺少一个值。这一点我无可争辩。不幸的是,我的工作并没有完全成功。我尝试插入一个if条件,后跟一个continue语句(即,如果这个特定的坐标出现,它应该从循环的顶部继续)。翻译不喜欢这个想法,并低声说了些话,说这句话的真实性并不像我想的那么简单。它建议我尝试a.any()或a.a
请考虑以下python代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#创建一些数据来绘制。
dt = 0.001
t = np.arange(0.0,100,dt)
r = np.exp(-t[:1000]/0.05)
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x,r)[:len(x)]*dt
代码编译和运行,我很大程度上理解它在做什么。但是,我对代码':len(x)‘实际上正在做的事情感到困惑。如果我将's‘截断为'np.convolve(x,r)*dt'
我正在编写一个程序,它使用正向欧拉方法数值求解一些速度方程。当我运行代码时,我会得到一个错误:
` 235 y = np.atleast_1d(y)
236 if x.shape[0] != y.shape[0]:
--> 237 raise ValueError("x and y must have same first dimension")
238 if x.ndim > 2 or y.ndim > 2:
239 raise Val
我定义了一个二维数组如下:
predict_result = np.zeros((69,1000))
在循环中,我试图将一个预测的一维数组注入其中。
for ij in range(0,1000):
# # some code to generate Ypredict
predict_result[:,ij]=Ypredict
Ypredict总是(69,1)的形状。但是,运行该程序会出现以下错误
predict_result:,ij=Ypredict ValueError:无法广播输入数组从形状(69,1)到形状(69)
如何纠正此错误?
我正在尝试拟合一个2d数据集。我可以毫无问题地绘制它,但当我尝试拟合它时,我总是得到我不理解的相同错误消息:
def twod_Gaussian(x,y,Amp,x0,y0,sigma_x,sigma_y,Offset):
return Amp*np.exp(-((x-x0)/(2*sigma_x**2)+(y-y0)/(2*sigma_y**2)))+Offset
# get data
filename = '20180503-1455-43_confocal_xy_data.dat'
data = np.genfromtxt(filename, comments=
我正在尝试将LogisticRegression应用于我的数据集。
我已经将数据分成了训练、测试和验证。数据以一种热编码方式标准化。我得到了
ValueError: bad input shape (527, 2)
这是我的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#read the data
train_data = pd.read_csv('ip2ttt_train.data',header=None)
test_data =
我遇到了一个恼人的形状不匹配问题,当我处理相同长度的数组时,其中一个数组的宽度只有一个。例如:
import numpy as np
x = np.ones(80)
y = np.ones([80, 100])
x*y
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape
简单的解决方案是y*x.reshape(x.shape,1)。然而,我经常结束于对数组的一列进行子化,然后不得不指定这种重塑。有没有办法避免这种情况?
我有一个图像"img_carree“,我想要更改(大小为427x427,每个像素带有RGB值)
M = np.array(img_carree)
M.shape #return(427,427,3)
我也有一个彩色对象
color = (255,255,0)
因此,我试图检查图像的每个像素与颜色之间的相关性,并将其存储在一个新的numpy数组中。
F = M
for i in range(427):
for j in range(427):
F[i][j] = np.corrcoef(M[i][j], np.array(color))
据我所知,当我试图传递一个数组而不是单个值时,这个错误就会发生,但是我认为StandardScaler应该接受一个矩阵。
对于所要提取的数据的上下文,我处理一个包含1,000个垃圾桶图像的目录,稍后我对该目录进行了整形。我原以为重塑可以解决这个问题,但我们到此为止了。
编辑:包含导入和错误消息的更新代码,它应该与提供的内容一起运行。
import os
from os import listdir
from os.path import isfile, join
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from IPyt