当前位置: 首页 > 面试题库 >

ValueError:无法将输入数组从形状(224,224,3)广播到形状(224,224)

龚俊捷
2023-03-14
问题内容

我有一个列表,说temp_list具有以下属性:

len(temp_list) = 9260  
temp_list[0].shape = (224,224,3)

现在,当我转换为numpy数组时,

x = np.array(temp_list)

我收到错误消息

ValueError: could not broadcast input array from shape (224,224,3) into shape (224,224)

有人可以帮我吗?


问题答案:

列表中至少有一项不是三维的,或者其第二维或第三维与其他元素不匹配。如果仅第一维不匹配,则数组仍然匹配,但是作为单独的对象,不会尝试将它们协调为新的(四维)数组。下面是一些示例:

也就是说,冒犯元件的shape != (?, 224, 3)
ndim != 3(与?是非负整数)。
那就是给你错误的原因。

您需要解决此问题,以便将列表转换为四(或三)维数组。没有上下文,就无法说出要从3D项目中丢失尺寸还是要向2D项目添加尺寸(在第一种情况下),或者更改第二个或第三个尺寸(在第二种情况下)。

这是错误的示例

>>> a = [np.zeros((224,224,3)), np.zeros((224,224,3)), np.zeros((224,224))]
>>> np.array(a)
ValueError: could not broadcast input array from shape (224,224,3) into shape (224,224)

或,不同类型的输入,但相同的错误:

>>> a = [np.zeros((224,224,3)), np.zeros((224,224,3)), np.zeros((224,224,13))]
>>> np.array(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (224,224,3) into shape (224,224)

或者,类似但带有不同的错误消息:

>>> a = [np.zeros((224,224,3)), np.zeros((224,224,3)), np.zeros((224,100,3))]
>>> np.array(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (224,224,3) into shape (224)

但是,以下结果将起作用,尽管结果与预期的结果不同:

>>> a = [np.zeros((224,224,3)), np.zeros((224,224,3)), np.zeros((10,224,3))]
>>> np.array(a)
# long output omitted
>>> newa = np.array(a)
>>> newa.shape
3  # oops
>>> newa.dtype
dtype('O')
>>> newa[0].shape
(224, 224, 3)
>>> newa[1].shape
(224, 224, 3)
>>> newa[2].shape
(10, 224, 3)
>>>


 类似资料:
  • 问题内容: 我是TensorFlow和机器学习的新手。我正在尝试将两个对象归类为杯子和Pendrive(jpeg图像)。我已经成功训练并导出了model.ckpt。现在,我正在尝试恢复保存的model.ckpt以进行预测。这是脚本: 当我运行上述脚本进行预测时,出现以下错误: 我究竟做错了什么?以及如何修复numpy数组的形状? 问题答案: 形状为。 您的输入占位符的形状为。 问题是您要为占位符提

  • 问题内容: 我正在使用python 2.7,并且正在尝试从1.00000000到3.0000000008的一些随机数据进行预测。我的阵列中大约有196个项目,但出现错误 我似乎无法独自解决此问题。任何帮助或相关文档的链接将不胜感激。 这是我正在使用的代码,会产生此错误 问题答案: 如果和的形状与最后一行的rhs中的第二项(即)的形状不同,则将出现这种类型的错误。要将数组添加到数组的元组中,它们都必

  • 我是新来的,所以任何帮助都是值得的,这段代码是我的教授给我的,当我问一个例子,我希望有一个工作模型。。。 读取数据 将行走状态定义为0,运行状态定义为1 随机选取50%的数据作为测试数据,其余数据作为列车数据 使用skLearning选择50%的功能 应用支持向量机算法 回溯(最近一次调用):文件“”,第1行,在execfile exec(compile(f.read)()第89行的文件“C:\U

  • 我正在尝试对血液的图像数据及其spo2值(血液中的氧气百分比)进行分类,spo2值有4类 模型的输出将是spo2的百分比 模型架构 拟合模型时出现错误

  • 我写了这段代码。我的输入形状是(100 x100 X3)。我是深度学习的新手。我花了这么多时间在这个问题上,但无法解决这个问题。任何帮助都非常感谢。 错误:在[15]:运行文件('/user/Project/SM/src/ann\u algo\u keras.py',wdir='/user/Project/SM/src')中随机启动突触权重:模型:“sequential\u 3” conv2d_1

  • 10倍验证精度得分:{0.7982993,0.6793838等(共10倍)}K倍平均精度得分:0.78679979 实际错误: