报错原因:numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor. 所以如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时,需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式 报错行: tcls[index, best_n, g_y_center, g_x_center, np.array(target[index, t, 0])] = 1 修改后: tcls[index, best_n, g_y_center, g_x_center, np.…

报错: TypeError: Fetch argument 0.484375 has invalid type <class 'numpy.float32'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a float32 into a Tensor or Operation.) 出错代码: _, summaries, acc, loss = sess.run([train_step, train_summary_op, acc, cost],…

6月5日的時候,修改dilated_seg.py(使用tensorflow)出現了報錯: TypeError: Fetch argument 0 has invalid type <type 'int'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a int into a Tensor or Operation.) 檢查後發現,是在定義了acc_value =tf.reduce_mean(tf.keras.metrics.binary_accu…

最近在看<TensorFlow 实战Google深度学习框架第二版>这本书,测试LeNet-5这个模型时遇到了TypeError: Failed to convert object of type <class 'list'> to Tensor的报错,由于书作者没有给出测试的代码,所以根据前面第五章给出的mnist测试代码修改了测试的代码.至于报错的原因尚且不是很清楚,不过找到了解决方法.只要设置好输入数据X的每个维度大小就可以了.比如 x = tf.placeholder(tf…

如上贴出了:错误信息和错误代码. 这个问题困扰了自己两天,报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样,不能作为tensor. 后来问了大神,原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式,所以输入不能用tensor,而tf.reshape()返回结果就是一个tensor了,所以输入会报错. 因此改为了这种格式 灵机一动,全都使用numpy里面的方法提供格式的转换,这样就不会产生tensor形的变量了.改完以后成功运行…

转自: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78833922 has invalid type <class 'numpy.ndarray'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a ndarray into a Tensor or Operation.) 原因:变量命名重复了 image_test, label_test = get_batch(x_val, y_val, w,…

从官网拷贝过来的,就是做个学习记录.版本 0.4 tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy…

PIL:使用Python自带图像处理库读取出来的图片格式numpy:使用Python-opencv库读取出来的图片格式tensor:pytorch中训练时所采取的向量格式 import torch import torchvision.transforms as transforms PIL  to Tensor def PIL2tensor(img): loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) image = loader(i…

1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 import torch import numpy as np # <class 'numpy.ndarray'> np_data = np.arange(6).reshape((2,3)) # <class 'torch.Tensor'> torch_data = torch.from_numpy(np_data) # <class 'numpy.ndarray'> tensor2array = to…

遇到这种情况可能是你的程序中有和你定义的tensor 变量重名的其他变量名字,jishi在for循环中使用了这个名字的作为临时变量也不行.tenor 变量很娇气.坑了我一晚上的时间. 比如:x = tf.placeholder(tf.float32,[None,512]) 那么在程序中就不能使用x作为其他变量名,jishi临时的也不行.(我就在for循环中使用了x所以...........) 坑! 这输入法也是坑,打汉字的时候根本不显示,我这都是盲打的,上面几个拼音是我实在是不知道怎么打出来.…