Question

我正在使用Dictionary Learning中的SPAMS处理Python。

这是我的代码=＆gt;

import spams
import numpy as np
from PIL import Image
import time
import matplotlib.pyplot as plt

img_file = 'gray-car.jpg'
try:
    img = Image.open(img_file)
except:
    print("Cannot load image %s : skipping test" %img_file)
I = np.array(img) / 255.

print('Shape : ',I.shape)

if I.ndim == 3:
    A = np.asfortranarray(I.reshape((I.shape[0],I.shape[1] * I.shape[2])))
    rgb = True
else:
    A = np.asfortranarray(I)
    rgb = False

m = 8;n = 8;
X = spams.im2col_sliding(A,m,n,rgb)

X = X - np.tile(np.mean(X,0),(X.shape[0],1))
X = np.asfortranarray(X / np.tile(np.sqrt((X * X).sum(axis=0)),(X.shape[0],1)),dtype=np.float64)
param = { 'K' : 100, # learns a dictionary with 100 elements
          'lambda1' : 0.15, 'numThreads' : 4, 'batchsize' : 400,
          'iter' : 1000}

tic = time.time()
D = spams.trainDL(X,**param)
tac = time.time()
t = tac - tic
print('time of computation for Dictionary Learning: %f' %t)

##param['approx'] = 0
# save dictionnary as dict.png
plt.imshow(D)
plt.show()
_objective(X,D,param,'dict')

这是我在学习期间得到的错误=＆gt;

noise.py:27: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide 
X = np.asfortranarray(X / np.tile(np.sqrt((X *
X).sum(axis=0)),(X.shape[0],1)),dtype=np.float64)
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2699:
VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim`
attribute or function instead. To find the rank of a matrix see
`numpy.linalg.matrix_rank`.   VisibleDeprecationWarning)

我在这里使用的输入图像=＆gt;

Answer 1

让我们猜测X不知何故代表一个图像，并且有一个白色的＆＃39;边界：

In [127]: X=np.zeros((10,10))
In [128]: X[3:8,3:8]=1
 ....
In [130]: np.sqrt(X*X).sum(axis=0)
Out[130]: array([ 0.,  0.,  0.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  0.,  0.])

平铺分区可以很容易地包含0，并产生运行时警告：

In [134]: X/np.tile(np.sqrt((X * X).sum(axis=0)),(X.shape[0],1))
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
  #!/usr/bin/python3
Out[134]: 
array([[       nan,        nan,        nan,  0.       ,  0.       ,
         0.       ,  0.       ,  0.       ,        nan,        nan],
       [       nan,        nan,        nan,  0.       ,  0.       ,
         0.       ,  0.       ,  0.       ,        nan,        nan],
            ...     ,
         0.       ,  0.       ,  0.       ,        nan,        nan]])

我不知道它为什么使用asfortranarray()，但我不会从中获得任何进一步的错误。

VisibleDeprecationWarning in python

是询问此VisibleDeprecationWarning的帖子示例。 Theres是np.rank函数：

In [138]: np.rank(X)
/usr/local/bin/ipython3:1: VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim` attribute or function instead. To find the rank of a matrix see `numpy.linalg.matrix_rank`.
  #!/usr/bin/python3

一些旧的或模糊的代码使用的是rank而不是ndim。

我很想责怪asfortranarray，我以前没见过它。但它目前的代码只有：

return array(a, dtype, copy=False, order='F', ndmin=1)

不应该隐藏rank电话的隐藏角落。

我认为我们需要更多地了解X，尤其是它的形状和类型。也许它的步伐也很大。 im2col_sliding表示它是使用as_strided生成的滑动窗口数组。

asfortranarray中的运行时警告

1 个答案: