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  • Numpy数字类型 dtype

    千次阅读 2019-08-01 19:55:28
    dtype

    NumPy 数字类型是dtype(数据类型)对象的实例,
    每个对象具有唯一的特征。 这些类型可以是np.bool_,np.float32等。

    使用数组标量类型

    import numpy as np
    dt = np.dtype(np.int32)
    print(dt)
    
    #int8,int16,int32,int64 可替换为等价的字符串 'i1','i2','i4',以及其他。
    dt = np.dtype('i4')
    print(dt)
    

    运行结果

    ‘’’
    结构化数据类型
    ‘’’

    dt = np.dtype([('age',np.int8)])
    print(dt)
    

    运行结果

    将结构化数据应用于ndarray对象

    dt = np.dtype([('age',np.int8)])
    a = np.array([(10,),(20,),(30,)],dtype = dt)
    print(a)
    

    运行结果

    访问age列内容

    dt = np.dtype([('age','i1')])
    a = np.array([(10,),(20,),(30,)],dtype = dt)
    print(a['age'])
    

    接上一条,改变输出方式

    结构化数据包含多个字段

    student = np.dtype([('name','S20'),('age','i1'),('marks','f4')])
    a = np.array([('joe',20,80),('susan',22,85),('tom',23,90),('fank',23,33)],dtype=student)
    print(a)
    print(a['name'])
    

    运行结果

    每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码:

    ‘b’:布尔值

    ‘i’:符号整数

    ‘u’:无符号整数

    ‘f’:浮点

    ‘c’:复数浮点

    ‘m’:时间间隔

    ‘M’:日期时间

    ‘O’:Python 对象

    ‘S’, ‘a’:字节串

    ‘U’:Unicode

    ‘V’:原始数据(void)

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  • RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float (validate_dtype at ..\aten\src\ATen\native\TensorIterator.cpp:143) (no backtrace available) pytorch训练网络时报错如上,定位在loss.backward()...
    RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float (validate_dtype at ..\aten\src\ATen\native\TensorIterator.cpp:143)
    (no backtrace available)

    pytorch训练网络时报错如上,定位在loss.backward()语句,随后在import语句后加入

    torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)

     加入上述语句后,产生新的报错,如下:

    RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.DoubleTensor) should be the same
    

     因此,将输入的类型改为

    source_data = source_data.type(torch.DoubleTensor)
    source_data = source_data.cuda()

    至此,程序正常运行,不再报错。

     

    参考:

    1.https://blog.csdn.net/gulaixiangjuejue/article/details/108592941

    2.https://blog.csdn.net/jizhidexiaoming/article/details/82502280

    展开全文
  • 成功解决TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('<U32') according to the rule ' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 TypeError: Cannot cast array data ...

    成功解决TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('<U32') according to the rule '

     

     

    目录

    解决问题

    解决思路

    解决方法


     

     

    解决问题

    TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('<U32') according to the rule 'safe'

     

     

     

     

     

     

    解决思路

    类型错误:不能根据规则将数组数据从dtype('float64')转换为dtype('<u32')< span=""></u32')<>

     

     

     

     

    解决方法

          出现该问题的主要原因是因为当前输入的数据类型不一致,博主出错的原因,是输入的数据类型既包含了浮点数字类型,又包含了字符串类型,所以,需要将输入数据全部print出来,查看一下,哪些数据类型不一致,将所有数据类型改为浮点类型数据,即可!

    哈哈,大功告成!

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float (validate_dtype at ..\aten\src\ATen\native\TensorIterator.cpp:143) (no backtrace available) 通过查询资料得知,该错误来自于输入数据的类型和模型...

    利用Pytorch框架自己构建网络结构,在程序运行到“loss.backward()”的时候报错:
     

    RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float (validate_dtype at ..\aten\src\ATen\native\TensorIterator.cpp:143)
    (no backtrace available)

    通过查询资料得知,该错误来自于输入数据的类型和模型参数类型不一致。因此最好在程序开始统一数据类型。

    Pytorch里的tensor创建时默认是Torch.FloatTensor类型(torch.float32),

    可通过在import语句后增加语句

    torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)

    这样之后创建的变量类型都是Double类型(torch.float64)。

    如果想要创建变量类型都是Float类型,在import后增加语句

    torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)

    后,执行卷积操作时会报错:

    RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #3 'mat1' in call to _th_addmm_

    这是因为numpy的默认数据类型为float64,如果根据torch.from_numpy创建tensor,如b = torch.from_numpy(a),a和返回的b共享一块内存,因此b的类型也是torch.float64,即double类型。

    因此如果想要项目中参数类型都为Float类型,不仅要加

    torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)

    还要在根据numpy数据创建tensor时将其转换为float类型

        train_data_split = torch.from_numpy(train_data_split).float()
    

    这样就不会报错了。

    参考:

    https://blog.csdn.net/chotin/article/details/104046744

    https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.set_default_tensor_type.html

    https://blog.csdn.net/Pl_Sun/article/details/106969577

    https://discuss.pytorch.org/t/runtimeerror-expected-object-of-scalar-type-double-but-got-scalar-type-float-for-argument-2-weight/38961/13

    展开全文
  •   在使用Pytorch时报了RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float这个错误,仔细一查才发现是数据类型的问题。在处理数据时有时会用到numpy模块,处理完数据后为了加速计算然后转为tensor,用torch...
  • 我有个错误:ValueError: Tensor conversion requested dtype float64 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("pearson_r/covariance/Cast:0", shape=(), dtype=float32)'我的代码如下:^{pr2}$完整的错误消息是:...
  • tf.DType

    2019-08-03 17:08:29
    tf.DType https://github.com/tensorflow/docs/tree/r1.4/site/en/api_docs/api_docs/python/tf site/en/api_docs/api_docs/python/tf/DType.md 1. Class DType Defined in tensorflow/python/framework/dtypes.py. ...
  • NumPy数字类型是dtype(数据类型)对象的实例,每个对象具有唯一的特征。 这些类型可以是np.bool_,np.float32等。数据类型对象 (dtype)数据类型对象描述了对应于数组的固定内存块的解释,取决于以下方面:数据类型...
  • https://discuss.pytorch.org/t/difference-between-torch-dtype-and-torch-tensortype/58948/2 ...出现错误:TypeError: tensor(): argument 'dtype' must be torch.dtype, not type 更改:在float前加上torch.
  • 常用方法#记住引入numpy时要是用别名np,则所有的numpy字样都要替换#查询数值类型>... dtype('f')dtype('float32')>>> dtype('d')dtype('float64')# 查询双字符代码>>> dtype('f...
  • numpy自定义dtype

    2019-04-18 08:57:36
    对于一般的dtype,构造函数将元组视为列表 a=np.array([(1,1,1,1),(2,2,2,2)],np.int) a[0,0] # 1 对于自定义dtype,构造函数将元组视为结构体 color = np.dtype([("r", np.ubyte, 1), ("g", np.ubyte...
  • numpy.dtype

    千次阅读 2019-01-11 16:55:36
    numpy.dtype 创建一个数据结构 class numpy.dtype(obj, align=False, copy=False) 参数 类型 默认值 说明 obj obj – 创建的数据类型 align bool False 是否对齐
  • 数据类型对象是用来描述数组元素的数据类型的,在前面的知识介绍中,我们对 dtype 有了基本的认识,其实它的作用远超过你对它的简单认知,在本节我们将介绍 dtype 数据类型对象。1. 定义复合类型结构的数组dtype ...
  • numpy数组是同类的,并且包含dtype对象描述的元素。可以从基本数字类型的不同组合构造dtype对象。参数:obj:要转换为数据类型对象的对象。align: : bool, 可选参数在字段中添加填充以匹配C编译器将为类似的C-...
  • python - dtype

    2019-09-21 18:42:58
    dtype 查看数组元素类型 astype 改变数组元素类型 import math import numpy as np import pandas as pd A = np.array(pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4))) print(A) print(A.dtype) print(A....
  • <p>Error message: ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float64: 'Tensor("zeros:0", shape=(?, 1), dtype=float64)' <p>This even happens when ...
  • 之前讲到了NumPy中有多种数据类型,每种数据类型都是一个dtype(numpy.dtype )对象。今天我们来详细讲解一下dtype对象
  • Numpy数据类型转换astype,dtype

    万次阅读 多人点赞 2017-09-15 10:57:05
    ndarray 数据类型 astype:1、查看数据类型In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])In [12]: arr Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])// 该命令查看数据类型...Out[13]: dtype('int64')In [14]: float_arr = arr.astype(np.f
  • dtype('float64') # 查询字符代码 >>> dtype('f') dtype('float32') >>> dtype('d') dtype('float64') # 查询双字符代码 >>> dtype('f8') dtype('float64') # 获取所有字符代码 >>> sctypeDict.keys() [0, … 'i2', ...
  • /pytorch/aten/src/ATen/native/IndexingUtils.h:20: UserWarning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead. /pytorch/aten/src/ATen/native/IndexingUtils.h:...
  • t specify a dtype, it reflects the dtype of the source data. But that's trickier than it sounds - there might not be any source data, or you might be describing source data that's not ...
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    导入numpy&gt;&gt;&gt; import numpy as np 一、随便玩玩生成一个浮点数组&gt;&gt;... a = np.random.random(4)看看信息&...array([ 0.0945377 , 0.52199916, 0.62490646, 0....dtype('floa...
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空空如也

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