numpy.ndarray的补全

引用: numpy.array函数用于创建一个ndarray对象，该对象是一个多维数组。可以通过指定参数object来指定数组的数据来源，dtype参数用于指定数组中元素的数据类型，copy参数用于指定是否需要复制数组的数据，order参数用于指定数组的内存布局方式，subok参数用于指定返回的数组是否是与object相关的子类，ndmin参数用于指定数组的最小维度。

引用: 在numpy中，None表示空值。可以使用np.array函数创建一个包含NaN（Not a Number）的数组。例如，np.array([1,2,np.nan,4])将创建一个具有NaN值的数组。NaN表示缺失的或不可表示的数值。

引用: np.array函数还可以用于创建包含指定元素的一维数组。例如，np.array([1,2,3,3])将创建一个包含指定元素的一维数组。

通过这些引用信息，我们可以得出np.array函数用于创建ndarray对象，可以指定数组的数据来源、数据类型、复制策略、内存布局方式、是否是子类以及最小维度。同时，我们还可以使用np.array函数创建包含NaN值或指定元素的数组。

相关问题

'numpy.ndarray' object has no attribute 'op'

这个错误提示表明在一个NumPy数组对象上调用了一个名为'op'的属性，但该属性不存在。这可能是因为你尝试使用了一个不存在的属性或方法。

要解决这个问题，你可以检查以下几点：

1. 确保你正在操作的对象是一个NumPy数组。你可以使用`type()`函数来检查对象的类型，例如：

   import numpy as np

   arr = np.array([1, 2, 3])
   print(type(arr))

2. 确保你正在调用正确的属性或方法。你可以查阅NumPy的文档或使用自动补全功能来获取正确的属性和方法名称。

3. 如果你是在使用自定义的类或函数，确保你已经正确定义了相应的属性和方法。

如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可以给出更具体的解答。

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

# 定义卷积神经网络模型
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Sequential( # input shape (1, 28, 28)
nn.Conv2d(
in_channels=1, # input height
out_channels=16, # n_filters
kernel_size=5, # filter size
stride=1, # filter movement/step
padding=2,
), # output shape (16, 28, 28)
nn.ReLU(), # activation
nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # choose max value in 2x2 area, output shape (16, 14, 14)
)
self.conv2 = nn.Sequential( # input shape (16, 14, 14)
nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2), # output shape (32, 14, 14)
nn.ReLU(), # activation
nn.MaxPool2d(2), # output shape (32, 7, 7)
)
self.out = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10) # fully connected layer, output 10 classes

def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(x.size(0), -1) # flatten the output of conv2 to (batch_size, 32 * 7 * 7)
output = self.out(x)
return output

# 实例化卷积神经网络模型
cnn = CNN()

# 定义损失函数和优化器
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=0.001)

# 定义数据集和数据加载器
train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=64, shuffle=True)

# 训练模型
for epoch in range(1):
for step, (x, y) in enumerate(train_loader):
b_x = Variable(x) # batch x
b_y = Variable(y) # batch y
output = cnn(b_x)
loss = loss_func(output, b_y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if step % 100 == 0:
test_output = cnn(torch.unsqueeze(train_data_tiny[0][0], dim=0))
pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.squeeze()
accuracy = sum(pred_y == train_data_tiny[0][1]) / float(train_data_tiny[0][1].size)
print('Epoch:', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)

# 保存模型
torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl')