\anaconda3\envs\envtf2\Lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs)

时间: 2023-11-17 20:01:21 浏览: 230
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python 3.74 运行import numpy as np 报错lib\site-packages\numpy\__init__.py

根据提供的引用内容，这是一个Python程序的错误信息，其中包含了两个不同的文件路径和行号。具体来说，这个错误信息是在运行一个名为`filter_traceback`的函数时发生的，该函数位于`keras`库的`traceback_utils.py`文件的第70行。这个函数的作用是过滤Python程序的错误信息，以便更好地定位错误的位置。在这个错误信息中，`error_handler`是`filter_traceback`函数的一个内部函数，它被用来处理错误信息并返回一个新的错误信息。因此，这个错误信息表明在运行Python程序时，`filter_traceback`函数出现了错误，导致程序无法正常运行。
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File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None

具体来说，是在traceback_utils.py文件的第70行时发生错误。根据错误信息，可能的原因包括： - 输入数据有误：输入数据的shape、类型或取值范围不符合要求，需要进行数据预处理； - 神经网络模型有误：模型架构、...

2023-07-16 15:16:51.090266: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 Traceback (most recent call last): File "D:/python-project/ML_Model.py", line 158, in <module> model = get_model(num_inputs,num_outputs,6,40) File "D:/python-project/ML_Model.py", line 68, in get_model keras.utils.plot_model(model, 'ml_model.png', show_shapes=True) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\utils\vis_utils.py", line 283, in plot_model dpi=dpi) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\utils\vis_utils.py", line 110, in model_to_dot raise ImportError('Failed to import pydot. You must install pydot' ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for pydotprint to work. 这个问题怎么解决

这个错误是由于缺少 pydot 和 graphviz 库导致的。pydot 用于绘制模型图像，而 graphviz 则是 pydot ...keras.utils.plot_model(model, 'ml_model.png', show_shapes=True) 这样就不会再出现这个错误了。

File "D:\03lyf\代码\seq2point_train.py", line 188, in <module> history = model.fit(train_datagen,epochs=n_epoch, File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\util\traceback_utils.py", line 150, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\polymorphic_function.py", line 894, in __call__ result = self._call(*args, **kwds) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\polymorphic_function.py", line 926, in _call return self._no_variable_creation_fn(*args, **kwds) # pylint: disable=not-callable File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\tracing_compiler.py", line 143, in __call__ return concrete_function._call_flat( File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\monomorphic_function.py", line 1757, in _call_flat return self._build_call_outputs(self._inference_function.call( File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\monomorphic_function.py", line 381, in call outputs = execute.execute( File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\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, KeyboardInterrupt

这段代码中似乎出现了一个键盘中断（KeyboardInterrupt）的错误，这通常是由用户手动中断程序执行引起的。如果您是手动中断程序，请检查您的代码并尝试修复问题。如果您没有手动中断程序，那么这可能是由于其他原因...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\猫狗识别\MobileNet.py", line 67, in <module> base_model = keras.applications.MobileNet(input_shape=(224,224,3),include_top=False, weights='imagenet') File "D:\anaconda\anaconda\envs\k1\lib\site-packages\keras\src\applications\mobilenet.py", line 328, in MobileNet weights_path = data_utils.get_file( File "D:\anaconda\anaconda\envs\k1\lib\site-packages\keras\src\utils\data_utils.py", line 351, in get_file raise Exception(error_msg.format(origin, e.errno, e.reason)) Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/mobilenet/mobilenet_1_0_224_tf_no_top.h5: None -- [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。

首先，确保你的网络连接是正常的，可以尝试使用浏览器或其他工具访问该 URL（https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/mobilenet/mobilenet_1_0_224_tf_no_top.h5）来验证是否可以正常下载...

Found 0 images belonging to 0 classes. Found 0 images belonging to 0 classes. 2023-05-25 14:11:20.651003: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX512F AVX512_VNNI FMA To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-05-25 14:11:20.651867: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:146] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance. Traceback (most recent call last): File "/home/el304/kerasbook/csdnwrite.py", line 56, in <module> model.fit([rgb_generator, flow_generator], epochs=10, steps_per_epoch=100) File "/home/el304/anaconda3/envs/twostream/lib/python3.7/site-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "/home/el304/anaconda3/envs/twostream/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/data_adapter.py", line 1085, in select_data_adapter "input: {}, {}".format(_type_name(x), _type_name(y)) ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'keras.preprocessing.image.DirectoryIterator'>"}), <class 'NoneType'>出現這樣子錯誤

这个错误是由于 model.fit 函数的输入参数不正确导致的。你需要将 rgb_generator 和 flow_generator 分别放在一个列表中作为第一个参数传入 model.fit 函数中，如下所示： model.fit([rgb_generator, ...

--------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-76f2930386d7> in <module>() ----> 1 model.save('CNN_CIFAR10_model_h5') D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\network.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1088 raise NotImplementedError 1089 from ..models import save_model -> 1090 save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1091 1092 def save_weights(self, filepath, overwrite=True): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer) 377 opened_new_file = False 378 --> 379 f = h5dict(filepath, mode='w') 380 381 try: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\utils\io_utils.py in __init__(self, path, mode) 184 self._is_file = False 185 elif isinstance(path, str): --> 186 self.data = h5py.File(path, mode=mode) 187 self._is_file = True 188 elif isinstance(path, dict): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in __init__(self, name, mode, driver, libver, userblock_size, swmr, rdcc_nslots, rdcc_nbytes, rdcc_w0, track_order, **kwds) 406 fid = make_fid(name, mode, userblock_size, 407 fapl, fcpl=make_fcpl(track_order=track_order), --> 408 swmr=swmr) 409 410 if isinstance(libver, tuple): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, fcpl, swmr) 177 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_EXCL, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 178 elif mode == 'w': --> 179 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_TRUNC, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 180 elif mode == 'a': 181 # Open in append mode (read/write). h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\h5f.pyx in h5py.h5f.create() OSError: Unable to create file (unable to truncate a file which is already open)

很抱歉，保存模型时出现了一个错误。该错误是由于无法截断已经打开的文件所致。请确保在保存模型之前关闭该文件。你可以尝试将文件关闭并重新运行保存代码。以下是可能的解决方案： model.save('CNN_CIFAR10_...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-571552a9fb46> in <module>() ----> 1 prediction = model.predict(number_data_normalize) 2 print(prediction) 3 np.max(prediction) 4 np.argmax(prediction) D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in predict(self, x, batch_size, verbose, steps) 1147 'argument.') 1148 # Validate user data. -> 1149 x, _, _ = self._standardize_user_data(x) 1150 if self.stateful: 1151 if x[0].shape[0] > batch_size and x[0].shape[0] % batch_size != 0: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size) 749 feed_input_shapes, 750 check_batch_axis=False, # Don't enforce the batch size. --> 751 exception_prefix='input') 752 753 if y is not None: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix) 126 ': expected ' + names[i] + ' to have ' + 127 str(len(shape)) + ' dimensions, but got array ' --> 128 'with shape ' + str(data_shape)) 129 if not check_batch_axis: 130 data_shape = data_shape[1:] ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (1, 784)

这个错误是因为模型期望输入有四个维度，而你的输入数据只有两个维度。在使用CNN进行图像预测时，通常需要将图像转换为四维张量，形状为(batch_size, height, width, channels)。 在你的情况下，你的输入数据只有一...

Traceback (most recent call last): File "D:\py-anaconda\envs\tf2.3\lib\code.py", line 90, in runcode exec(code, self.locals) File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2022.2.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2022.2.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\金唉\Desktop\模型训练\trash_classification_tf2.3-master\train_cnn.py", line 95, in <module> train(epochs=30) # todo epoch可以设置为你想要的轮数 File "C:\Users\金唉\Desktop\模型训练\trash_classification_tf2.3-master\train_cnn.py", line 83, in train 16) # todo 加载数据 修改为你自己的数据集路径 File "C:\Users\金唉\Desktop\模型训练\trash_classification_tf2.3-master\train_cnn.py", line 16, in data_load batch_size=batch_size) File "D:\py-anaconda\envs\tf2.3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\preprocessing\image_dataset.py", line 182, in image_dataset_from_directory follow_links=follow_links) File "D:\py-anaconda\envs\tf2.3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\preprocessing\dataset_utils.py", line 65, in index_directory for subdir in sorted(os.listdir(directory)): FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: 'F:/datas/tmp/data/tttt/trash_jpg'

根据错误信息来看，系统找不到路径 'F:/datas/tmp/data/tttt/trash_jpg'。这可能是因为指定的路径不存在或者路径中包含了错误的字符。 请确保指定的路径正确，并且对应的文件夹存在。您可以检查一下路径 'F:/datas/...
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