这个错误是由Python的json模块引发的,它在尝试将对象转换为JSON格式时发生。...以下是一些解决方法:方法一:将float32转换为float将float32类型的对象转换为Python的内置float类型是一个简单而有效的解决方法。...类型,如果是,就将其转换为Python的内置float类型;否则,返回默认的编码器处理。...为了解决这个错误,我们定义了convert_to_serializable()函数,该函数会递归地检查数据结构中的每个元素,并将float32类型的对象转换为Python的内置float类型。...在示例代码中,我们展示了一个处理这个问题的方法,通过递归地检查数据结构中的每个元素,将float32类型的对象转换为Python内置的float类型,以使其可被JSON序列化。
另一种方法是半浮点量化,今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量(const),将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。...for op in ops: print(op.name) return sess 2 重写BatchNorm 由于BatchNorm对精度比较敏感,需要保持float32
参考链接: Python float() 1. 表示精度和所需内存 float类型和float64类型是一样的,都需要64个bits,而float32需要32个bits。...精度方面,float类型和float64类型在十进制中可以有16位,而float32类型在十进制中有8位,如下: >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333...‘float64’与‘float32’之间的转换 >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>>
单精度浮点数一般是4bytes(32bit)来表示,由三部分组成:符号位、指数部分(表示2的多少次方)和尾数部分(小数点前面是0,尾数部分只表示小数点后的数字) 双精度64位,单精度32位,半精度自然是16位 float32
查看数据类型print(image.dtype)unit8 转换成 float32先将图片转化为float32类型,再除以255,得到0-1之间的数import numpy as npimage = image.astype
版本,python依赖,当然也可以在这个环境中安装tensorflow和jupyter notebook,Anaconda安装请点击这里 创建Anaconda环境 # Python 2.7 $ conda...create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.4 $ conda create -n tensorflow python=3.4 # Python 3.5...$ conda create -n tensorflow python=3.5 我的Mac是10.12.3,python使用的2.7版本,所以用的第一个 使用前激活tensorflow环境,并在其中安装..., dtype=float32)) (40, array([ 0.11024268], dtype=float32), array([ 0.29436487], dtype=float32)) (60,...], dtype=float32)) (120, array([ 0.10009852], dtype=float32), array([ 0.2999458], dtype=float32)) (140
/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py:1786: calling __init__ (from tensorflow.python.ops.resource_variable_ops...=float32)>] model.submodules (python.keras.engine.input_layer.InputLayer at 0x7fac6c6c2278...>, python.keras.layers.core.Dense at 0x7fac6e3e1908>, python.keras.layers.core.Dense...at 0x7fac6c6c2438>, python.keras.layers.core.Dense at 0x7fac6c6c2470>) model.layers [python.keras.layers.core.Dense...at 0x7fac6e3e1908>, python.keras.layers.core.Dense at 0x7fac6c6c2438>, python.keras.layers.core.Dense
print f(np.array([1,2],dtype='float32'), np.array([3,4,5],dtype='float32')) File "/home/wangzhe/anaconda2... print f(np.array([1,2],dtype='float32'), np.array([3,4,5],dtype='float32')) File "/home..., vector)>, float32, vector)>) Toposort index: 0 Inputs types: [TensorType(float32, vector...: [array([ 3., 4., 5.], dtype=float32), array([ 1., 2.], dtype=float32)] Outputs clients: [[Elemwise...pdb是python自带的调试工具,在pdb里面可以单步查看各变量的值,甚至执行任意python代码,非常强大,如果想看中间过程,又懒得打太多print,那么可以import pdb 然后在你想设断点的地方加上
/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/xarray/core/dataset.py in to_netcdf(self, path, mode, format,...files are not sufficient to retrieve the WRF projection in the current format of your dataset. wrf-python...original dataset attributes to parse the projection information (STAND_LON, TRUELAT1 & 2, etc). wrf-python...使用适用于 wrf-python 的 xarray 数据结构。将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。...='w', format='NETCDF4', group=None, encoding=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于 wrf-python
') ys = ys.astype('float32') """plt.title("curve") plt.plot(xs,ys) plt.show()""" out ?...') ys = ys.astype('float32') """plt.title("curve") plt.plot(xs,ys) plt.show()""" x = fl.layers.data...(name="x",shape=[1],dtype="float32") y = fl.layers.data(name="y",shape=[1],dtype="float32") l1 = fl.layers.fc...(paddle) C:\Files\DATAs\prjs\python\paddle\demo>C:/Files/APPs/RuanJian/Miniconda3/envs/paddle/python.exe...c:/Files/DATAs/prjs/python/paddle/demo/sin.py 500 steps,loss is [0.09414934] 1000 steps,loss is [0.03732136
This op is generated by x // y floor division in Python 3 and in Python 2.7 with from __future__ import...The supported types are: float16, float32, float64, int32, complex64, complex128....This is the Python 2.x counterpart to __bool__() above....This op is generated by x // y floor division in Python 3 and in Python 2.7 with from __future__ import...The supported types are: float16, float32, float64, int32, complex64, complex128.
在使用Pyside2中的 QImage处理深度学习模型生成的图片时,需要将float32的图像转为Unit8格式,再使用cv2处理。
不过有两点需要注意下: 建议安装LLVM,虽然LLVM对于TVM是可选项,但是如果我们想要部署到CPU端,那么llvm几乎是必须的 因为TVM是python和C++一起的工程,python可以说是C++...的前端,安装官方教程编译好C++端后,这里建议选择官方中的Method 1来进行python端的设置,这样我们就可以随意修改源代码,再重新编译,而Python端就不需要进行任何修改就可以直接使用了。...利用TVM读取并预测ONNX模型 在我们成功编译并且可以在Python端正常引用TVM后,我们首先导入我们的onnx格式的模型。...], %v1: Tensor[(32, 3, 3, 3), float32], %v2: Tensor[(32,), float32], %v3: Tensor[(32,), float32...,), float32], %v310: Tensor[(1280,), float32], %v311: Tensor[(1280,), float32], %v313: Tensor
]) (1.4.1) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages...(L) float32 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5 10.5 11.5Y (Y) float32 -90.0 -89.0 -88.0 -...) float32 ......, M, lat, lon) float32 ......355.0 356.0 357.0 358.0 359.0 L float32 0.5 lat (lat) float32 -90.0 -89.0 -88.0 -87.0 -86.0
3kB -179.8 -179.2 -178.8 -178.2 ... 178.8 179.2 179.8• lat (lat) float32 1kB -89.75 -89.25 -88.75...datetime64[ns] 192B 2021-01-16 2021-02-15 ... 2022-12-16 Data variables: pre (time, lat, lon) float32...) Coordinates: • lon (lon) float32 3kB -179.8 -179.2 -178.8 -178.2 ... 178.8 179.2 179.8 • lat...(lat) float32 1kB 89.75 89.25 88.75 88.25 ... -88.75 -89.25 -89.75 • time (time) datetime64[ns] 192B...(lat) float32 1kB 89.75 89.25 88.75 88.25 ... -88.75 -89.25 -89.75 • time (time) datetime64[ns] 192B
paddle.fluid as fluid import numpy #定义数据 train_data=numpy.array([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0]]).astype('float32...') y_true = numpy.array([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0]]).astype('float32') #定义网络 x = fluid.layers.data(name...="x",shape=[1],dtype='float32') y = fluid.layers.data(name="y",shape=[1],dtype='float32') l1 = fluid.layers.fc...print(i," steps Loss is",outs[1]) #观察结果 print("Final Pre \n",outs[0]) out (paddle) C:\Files\DATAs\prjs\python...\paddle\demo>C:/Files/APPs/RuanJian/Miniconda3/envs/paddle/python.exe c:/Files/DATAs/prjs/python/paddle
想如今气象数据netCDF(.nc)为盛,用者甚多,初学者见之仰天长啸,倘若再由Python经手,netCDF4-python,Iris,xarray,UV-CDAT选择众多,劳心伤神事小,逼出选择困难症事大...说人话就是,经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda,还不会的小伙伴移步:一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令,之后输入y,等待安装结束就好了...v10 (time, latitude, longitude) float32 .....t2m (time, latitude, longitude) float32 ..
为了满足这一需求,global-land-mask Python 模块应运而生。它利用 GLOBE 数据集,以 1 公里分辨率对地球进行采样,并提取“无效”值来构建陆地掩码。...) float32 ... t (time, level, latitude, longitude) float32 ... u (time, level, latitude..., longitude) float32 ... v (time, level, latitude, longitude) float32 ... w (time,...level, latitude, longitude) float32 ......is_land) # 打开样例数据 u_masked2.plot() 细化绘图 小结 本项目旨在利用 Python
以下文章来源于MeteoAI ,作者学前班大队长 想如今气象数据netCDF(.nc)为盛,用者甚多,初学者见之仰天长啸,倘若再由Python经手,netCDF4-python,Iris,xarray...说人话就是,经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda,还不会的小伙伴移步:一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令,之后输入y,等待安装结束就好了...v10 (time, latitude, longitude) float32 .....t2m (time, latitude, longitude) float32 ..
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。...使用 cfgrib.open_datasets 能读取大部分 GRIB 1 和 2 文件,包括包含不同层次类型的文件 支持所有现代 Python 版本,包括 3.9,3.8,3.7,3.6 和 PyPy3...支持 Python 2 的 0.9.6.x 系列将继续维护并接收重要的错误修正, 支持 Linux、MacOS 和 Windows,唯一的依赖是 ecCodes 的 C 库 所有支持的平台都可以使用...推荐使用 apps/python/3.6.3/gnu 环境。从 PyPi 网站中下载 cfgrib,attrs 和 cffi 三个包的 wheel 文件,将这三个包安装到本地用户目录。...dlwrf_cs (latitude, longitude) float32 ... al (latitude, longitude) float32 ...