Question

我正在运行Python 3.6.8，并使用以下软件包在虚拟环境中工作：

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

train_images /= 255.0
test_images /= 255.0

我正在遵循这个tensorflow指南：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification

我正在加载MNIST-Fashion数据集。数据是一个向量，值的范围是0到255。当我尝试在0到1之间缩放值时（底部的代码），出现以下错误：

ValueError：输出数组为只读

当我尝试将WRITTABLE标志设置为true时，出现以下错误：

ValueError：无法将此数组的WRITEABLE标志设置为True

list(zip(*zip(*a), id, lgt))

附加信息： 我试图将numpy降级到1.14.5和1.15.4，并且错误仍然存在。此外，tensorflow 1.14.0需要numpy 1.14.5或更高版本。

Answer 1

解决方案非常简单：

train_images = train_images/255.0
test_images = test_images/255.0

代替

train_images /= 255.0
test_images /= 255.0

请问有人可以解释一种表达方式与另一种表达方式之间的区别吗？

无法写入向量，也不能将WRITEABLE标志设置为True

1 个答案: