经过调试，我们发现出错的地方就是“array.max()”，具体原因就是这里的“array”的size其实为0，于是元素的个数为0，因而就不存在最大值，所以这里就是出错的原因；
在调试时，可以先对数据的规范性进行验证，这里需要验证数组array的size是否为0，可以使用下面的代码，
出现
zero
-
size
array
to
red
uct
ion
operation
max
imum
which has no
identity
的问题在于标签不匹配
解决方案：进行标签归一化即可
“
ValueError
:
zero
-
size
array
to
red
uct
ion
operation
max
imum
which has no
identity
”解决方法
出现
如题
错误
原因是要处理的
numpy
数组为空（
size
=0），不适应于当前操作，解决办法：找到出错的那行代码，检查相关
numpy
操作的对象数组是否为空。
需要注意的是，有些三方包底层也是调用的
numpy
方法（如matplotlib和pandas
中
的一些方法），这个时候即便是没直接使用
numpy
中
的方法也可能
出现
如题所示
错误
。
举个例子：
错误
代码：
np.min(np.argwhere(
array
_ == num))
以上代码，如果
array
_
中
不含有等于num的元素，则np.argwhere(
array
PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程讲述对YOLOv5添加注意力机制的方法，来提高其性能。本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上添加注意力机制，在Windows系统和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集添加注意力机制、重头训练和性能评估过程，并讲解注意力机制模型原理以及针对添加注意力机制的代码修改部分。课程
中
添加了如下的注意力机制：SE、CBAM、ECA、CA。项目实战过程包括：PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练网络模型以及性能评估。相关课程：《YOLOv5改进：更换骨干网》 https://download.csdn.net/course/detail/37465《YOLOv5改进：添加注意力机制》 https://download.csdn.net/course/detail/37530 《YOLOv5改进：更换Neck（结合BiFPN,ASFF）》 https://download.csdn.net/course/detail/37577
今天在写爬虫程序的时候由于要翻页，做除法分页的时候
出现
了
复制代码 代码如下:
totalCount = ‘100’ totalPage = int(totalCount)/20
ValueError
: invalid literal for int() with base 10的
错误
网上同样的
错误
有人建议用round(float(“1.0″))，但是解决不了我这个问题，round(float(“1.0″))是用于解决浮点数转换为整形数的，
而我这个则是因为原字符串转换为整形后做除法，虽然一段时间内可能不报错，但时间久了就会提示（其实就是一个warning，但是会强制终止你的程序），正确
解决
ValueError
:
zero
-
size
array
to
red
uct
ion
operation
min
imum
which has no
identity
在使用seaborn画散点图的时候报错
ValueError
:
zero
-
size
array
to
red
uct
ion
operation
min
imum
which has no
identity
解决方法升级matplotlib
python -m pip install --user -U matplotlib
这个
错误
通常
出现
在使用
numpy
数组填充
numpy
数组的时候，原因是填充数组的形状和被填充数组不匹配，导致无法进行填充。
你可以尝试检查填充数组的形状和被填充数组的形状是否一致，如果不一致，可以使用reshape函数将其调整为一致的形状。
另外，你也可以尝试将填充数组转换为标量值，再进行填充。例如，如果填充数组是一个包含多个值的
numpy
数组，你可以使用np.mean()函数将其转换为一个标量值，再进行填充。
解决“cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:356:...”
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