Question

我已经使用tensorflow克隆了U-net的存储库。

        labels = np.zeros((ny, nx, self.n_class), dtype=np.float32)
        labels[..., 1] = label
        labels[..., 0] = ~label

我在第3行收到错误说：

TypeError ：ufunc＆＃39; 反转＆＃39;不支持输入类型，并且根据投射规则无法安全地将输入强制转换为任何支持的类型＆＃39; 安全＆＃39;＆＃39;＆＃39;

如何调试？

Answer 1

invert函数只能应用于np.bool数组。

根据U-net repo调用层次结构是这样的：

_load_data_and_label：准备所有数据
_next_data：加载数据（作为np.float32）和（重要）加载标签np.bool
_load_file：请检查生成的数组是否真的是np.bool。

E.g：

def _load_file(self, path, dtype=np.float32):
    img = Image.open(path)
    img = np.array(img, dtype=np.float32)
    img = cv2.copyMakeBorder(img, top=self.border, bottom=self.border, left=self.border, right=self.border, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0, 0, 0])
    return np.array(img, dtype)

Answer 2

听起来这可能与Theano问题跟踪器here中的问题相同。

错误来自于numpy，而且是因为你混合了符号（Theano）和数字（scipy）代码。这不起作用。

如果你想在theano中使用一个scipy函数，你必须把它作为一个op包装起来（也许用@as_op http://deeplearning.net/software/theano/library/compile/ops.html#theano.compile.ops.as_op）。

TypeError：ufunc＆＃39; invert＆＃39;输入类型不支持，

2 个答案: