FutureWarning: is_categorical_dtype is deprecated and will be removed in a future version. Use isinstance(dtype, CategoricalDtype) instead

时间: 2024-06-09 19:06:44 浏览: 217
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Python库 | categorical_distance-1.9-py2-none-any.whl

FutureWarning: is_categorical_dtype is deprecated and will be removed in a future version. Use isinstance(dtype, CategoricalDtype) instead. 这个警告是在将来的版本中将会移除的，建议使用 isinstance(dtype, CategoricalDtype) 来替代 is_categorical_dtype。
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ode: 'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits' Received a label value of 7 which is outside the valid range of [0, 5). Label values: 2 5 2 0 4 4 6 0 4 4 5 4 5 0 7 4 5 3 0 6 2 0 4 0 1 6 4 7 4 2 0 3 [[{{node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]] [Op:__inference_train_function_1527]

这个错误提示是因为标签值(label)的范围超出了模型预期的范围。在这个示例代码中，我们使用了 SparseCategoricalCrossentropy 作为损失函数，这意味着我们期望标签是整数值，并且它们的范围应该是从0到5（因为我们...

解释下这段代码 def _raise_if_missing(self, key, indexer, axis_name: str_t) -> None: """ Check that indexer can be used to return a result. e.g. at least one element was found, unless the list of keys was actually empty. Parameters ---------- key : list-like Targeted labels (only used to show correct error message). indexer: array-like of booleans Indices corresponding to the key, (with -1 indicating not found). axis_name : str Raises ------ KeyError If at least one key was requested but none was found. """ if len(key) == 0: return # Count missing values missing_mask = indexer < 0 nmissing = missing_mask.sum() if nmissing: # TODO: remove special-case; this is just to keep exception # message tests from raising while debugging use_interval_msg = is_interval_dtype(self.dtype) or ( is_categorical_dtype(self.dtype) # "Index" has no attribute "categories" [attr-defined] and is_interval_dtype( self.categories.dtype # type: ignore[attr-defined] ) ) if nmissing == len(indexer): if use_interval_msg: key = list(key) raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") not_found = list(ensure_index(key)[missing_mask.nonzero()[0]].unique()) raise KeyError(f"{not_found} not in index")

在该条件语句块中，首先判断是否需要使用区间消息（use_interval_msg），该判断依据是数据的类型是否为区间类型（interval）或分类类型（categorical）且分类的数据类型也为区间类型。这个判断可能是为了处理特殊...

def preprocess_data(notes, chords, note_to_int, chord_to_int): notes_seq = [] chords_seq = [] for note in notes: notes_seq.append(note_to_int[note[1]]) for chord in chords: chords_seq.append(chord_to_int[chord[1]]) notes_seq = np.array(notes_seq) chords_seq = np.array(chords_seq) notes_seq = to_categorical(notes_seq, num_classes=len(note_to_int)) chords_seq = to_categorical(chords_seq, num_classes=len(chord_to_int)) return notes_seq, chords_seq

这段代码是一个音乐数据预处理函数，它将音符和和弦分开，对音符和和弦进行编码，并进行one-hot编码。其中，参数notes和chords分别是音符和和弦序列，note_to_int和chord_to_int是两个字典，用于将音符和和弦进行...

DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or category. When categorical type is supplied, The experimental DMatrix parameterenable_categorical must be set to True. Invalid columns:Country_Region: object

如果您使用了分类值，那么在创建DMatrix对象时，需要将参数enable_categorical设置为True。另外，错误提示中指出了Country_Region这一列的数据类型是object，也就是字符串类型，需要将其转换为分类值或其他...

#将分类标签变为onehot编码 #Keras采用独热编码输出 num_class = 10 y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_class) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_class) print(y_train[0]) 查看结果： y_train[0]： ,该样本对应数字是： y_test[0]: ,该样本对应数字是：

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) # 输出转换后的标签 print("y_train[0]:", y_train[0]) print("y_test[0]:", y_test[0]) ...

解释下这段代码：def generate_word_vector(word): return np.zeros((embedding_dim,)) embeddings_index = {} for word, i in word_index.items(): embeddings_index[word] = generate_word_vector(word) embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim)) for word, i in word_index.items(): embedding_vector = embeddings_index.get(word) if embedding_vector is not None: embedding_matrix[i] = embedding_vector maxlen = 200 x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen) x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen) num_classes = np.max(y_train) + 1 y_train = to_categorical(y_train, num_classes) y_test = to_categorical(y_test, num_classes) train_x, dev_x, train_y, dev_y = train_test_split(x_train,y_train,test_size=0.2,random_state=42) train_x = np.array(train_x) dev_x = np.array(dev_x) train_y = np.array(train_y) dev_y = np.array(dev_y)

这段代码主要用于构建一个文本分类模型。下面是代码的主要功能： 1. 定义了一个名为 generate_word_vector 的函数，用于生成单词的向量表示。函数使用 numpy 库创建一个全为零的数组，其形状为 (embedding_dim,)，...

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字...同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。

UserWarning: Using categorical_feature in Dataset. _log_warning('Using categorical_feature in Dataset.')

这是一个 PyTorch 中的警告信息，意味着正在使用一个在 Dataset 中使用 categorical_feature 的特征。这可能会导致模型的训练结果不稳定。需要检查代码中的数据处理过程，确保没有出现错误。

# 这个区别方式适用于没有直接label coding的数据，意思是没有人为都转变为 数字的特征 # 这里不适用，需要人为根据实际含义来区分，意思 是需要自己挑选出那一些 类型特征 # 数字特征 numeric_features = Test_data.select_dtypes(include=[np.number]) print("数字特征：", numeric_features.columns) # 类型特征 categorical_features = Test_data.select_dtypes(include=[np.object]) print("类型特征：", categorical_features.columns)raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'. np.object was a deprecated alias for the builtin object. To avoid this error in existing code, use object by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:；Did you mean: 'object_'?

这个错误提示是因为在numpy库中，np.object已经被弃用了...categorical_features = Test_data.select_dtypes(include=[object]) print("类型特征：", categorical_features.columns) 这样就不会再出现这个错误了。

ValueError: Unknown loss function: 'categorical_cross_entropy'. Please ensure you are using a keras.utils.custom_object_scope and that this object is included in the scope.

这个错误通常是由于在使用自定义的损失函数时，没有正确地将其包含在 keras.utils.custom_object_scope 内导致的。这会导致 Keras 无法识别损失函数并引发 ValueError 错误。 解决方法是在使用自定义的损失函数...

AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'is_categorical_crossentropy'

"keras.losses.is_categorical_crossentropy"是TensorFlow 1.x版本中的用法，但在TensorFlow 2.x版本中被废弃了。在TensorFlow 2.x中，你可以使用"tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy"来替代。请确保你的...

用python编写一个CNN，内容是：文件检测，输出的参数有：参数1：文件名；参数2：类别（A、B、C）；参数3(恶意代码的一个字符)：Byte_0； 参数4：Byte_1;参数5：Byte_2;

好的，下面是一个用Python编写的CNN，用于文件检测，输出参数包括文件名、类别（A、B、C）和恶意代码的三个字节（Byte_0，Byte_1，Byte_2）： python import numpy as np import tensorflow as tf from ...

def crossentropy_loss(x_true,x_pred): pred_items = tf.reshape(x_pred[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations]) true_items = tf.reshape(x_true[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations])#bz,n_notes,n_durations items_loss = categorical_crossentropy(true_items,pred_items,True,axis=-1)#bz,n_notes items_weights = tf.gather(durations_weights,tf.argmax(true_items,axis=-1),axis=0)#bz,n_notes items_loss = tf.reduce_mean(items_loss * items_weights,axis=1)#bz pred_offsets = x_pred[:,-n_offsets:] true_offsets = x_true[:,-n_offsets:] offset_loss = categorical_crossentropy(true_offsets,pred_offsets,True,axis=-1)#bz loss = items_loss + offset_loss return tf.reduce_mean(loss)

接着，通过categorical_crossentropy()函数计算音符和持续时间的交叉熵损失。在计算音符损失时，该函数还利用了一个名为durations_weights的数组，它包含了所有持续时间类型的权重，用于对不同类型的持续时间进行...

AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'sparse_catrgorical_crossentropy'. Did you mean: 'sparse_categorical_crossentropy'?

正确的名称是 sparse_categorical_crossentropy，而你写成了 sparse_catrgorical_crossentropy。 你可以通过将 sparse_catrgorical_crossentropy 替换为 sparse_categorical_crossentropy 来解决这个问题。...

Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

这个错误是由于标签 labels 中的数据类型不正确导致的。labels 中的数据应该是整数类型，但是在您的代码中...这样修改后，将标签转换为整数类型后，应该能够解决 Cast string to int64 is not supported 的问题。
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