trainx = trainx.astype(float)
Pytorch 踩坑: TypeError: can‘t convert np.ndarray of type numpy.object_.The only supported types are:
问题描述:当把np转换成torch tensor时,trainx = torch.from_numpy(np.reshape(train_x, newshape=(-1,25)))报错:TypeError: can’t convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float...
pytorch报错
TypeError: can’t convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, and uint8.
src_seq = torch.LongTensor(src_se...
【异常】TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: double,
1. 问题:
TypeError: can’t convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: double, float, float16, int64, int32, and uint8.
2. 异常代码行:
train_x = torch.from_numpy(train_x).float().u...
在深度学习的学习过程中,需要对标签进行分类,有bus,car等分类,原本以为直接用名字比较好,但是在numpy转变为tensor时出现了以上报错,原因是tensor不支持str类型的转变,所以是对str类型的数据进行数值替代,比如用0替代bus,1代替car,问题得以解决。
TypeError: can’t convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.
2 出错代码
X = torch.from_numpy(X_data).type(torch.float32)
3 出错原因
在nump
can’t convert np.ndarray of type numpy.object_
写python时遇到这个报错,在网上尝试了很多类型强制转换的语句都失败了,最后发现是文件读入时将头部也读入报错了!处理数据要仔细!!
报错语句:
labels = torch.tensor(batch_train_targets[i])
错误根源语句:
train_df = pd.read_csv('train.txt', delimiter='\t', header=None)
但是我的文件是有h
label= torch.FloatTensor(label)
报错 TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, and uint8.
pro_gan_pytorch
包包含 ProGAN 的实现。 论文题为“渐进式增长的 GAN 以提高质量、稳定性和变化”。 链接 -> 训练示例 ->
:star: [新] 预训练模型:
请找下预训练模型saved_models/在目录
:star: [新]演示:
存储库现在在samples/目录下包含一个潜在空间插值动画演示。 只需从上面提到的 drive_link 下载所有预训练的权重,并将它们放在demo.py脚本旁边的samples/目录中。 请注意,在demo.py脚本的开头有一些demo.py参数,以便您可以使用它。
该演示加载随机点的图像,然后在它们之间进行线性插值以生成平滑的动画。 你需要有一个好的 GPU(至少 GTX 1070)才能在演示中看到强大的 FPS。 然而,可以优化演示以并行生成图像(目前它是完全顺序的)。
为了在 Generator 中加载权重,该过程是 P
File "train.py", line 116, in <module>
trainer.train()
File "/home/xinying/CDCN-Face-Anti-Spoofing.pytorch/trainer/FASTrainer.py", line 160, in train
img, depth_map, depth_map_15, depth_map_8, depth_
failed to convert a numpy array to a tensor (unsupported object type numpy.ndarray).
这个错误是因为你试图将一个NumPy数组转换为Tensor,但是这个数组的对象类型不受支持,导致转换失败。
为了解决这个问题,你需要查看你的NumPy数组的数据类型,并将其转换为Tensor支持的数据类型。你可以使用`torch.tensor()`或`torch.from_numpy()`将NumPy数组转换为Tensor。如果你使用的是PyTorch框架,也可以使用`torch.as_tensor()`将NumPy数组转换为Tensor。
例如,如果你有一个NumPy数组`numpy_array`,你可以使用以下代码将其转换为Tensor:
import torch
import numpy as np
numpy_array = np.array([1, 2, 3])
tensor = torch.from_numpy(numpy_array)
这将创建一个与NumPy数组相同的Tensor,你可以在后续的代码中使用这个Tensor。
Pytorch 踩坑: TypeError: can‘t convert np.ndarray of type numpy.object_.The only supported types are:
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