引发 ValueError(unknown_lang, '不支持')

时间: 2024-05-09 16:11:23 浏览: 64
MD

yizt#numpy_neural_network#0_2_5-池化层的反向传播-MaxPooling、AveragePooli

根据提供的引用内容,你遇到了一个名为ValueError: unknown locale: UTF-8"的错误。这个错误通常是由于系统环境变量设置不正确导致的。你可以尝试以下方法来解决这个问题: 1. 设置正确的系统环境变量[^1]: - 打开终端并输入以下命令:`export LC_ALL=en_US.UTF-8`。 - 输入以下命令:`export LANG=en_US.UTF-8`。 - 输入以下命令:`export LANGUAGE=en_US.UTF-8`。 2. 更新系统的语言设置: - 打开终端并输入以下命令:`sudo dpkg-reconfigure locales`。 - 在弹出的界面中选择合适的语言设置,例如选择"en_US.UTF-8"。 - 重启系统。 3. 检查系统的语言环境配置文件: - 打开终端并输入以下命令:`sudo nano /etc/default/locale`。 - 确保文件中的语言设置为"en_US.UTF-8"。 - 保存文件并重启系统。 请注意,以上方法可能需要管理员权限才能执行。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文信息以便我们更好地帮助你解决问题。
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解释一段python代码 class KalmanFilter(object): def init(self, dim_x, dim_z, dim_u=0): if dim_x < 1: raise ValueError('dim_x must be 1 or greater') if dim_z < 1: raise ValueError('dim_z must be 1 or greater') if dim_u < 0: raise ValueError('dim_u must be 0 or greater') self.dim_x = dim_x self.dim_z = dim_z self.dim_u = dim_u self.x = zeros((dim_x, 1)) # state self.P = eye(dim_x) # uncertainty covariance self.Q = eye(dim_x) # process uncertainty self.B = None # control transition matrix self.F = eye(dim_x) # state transition matrix self.H = zeros((dim_z, dim_x)) # Measurement function self.R = eye(dim_z) # state uncertainty self._alpha_sq = 1. # fading memory control self.M = np.zeros((dim_z, dim_z)) # process-measurement cross correlation self.z = np.array([[None]*self.dim_z]).T # gain and residual are computed during the innovation step. We # save them so that in case you want to inspect them for various # purposes self.K = np.zeros((dim_x, dim_z)) # kalman gain self.y = zeros((dim_z, 1)) self.S = np.zeros((dim_z, dim_z)) # system uncertainty self.SI = np.zeros((dim_z, dim_z)) # inverse system uncertainty # identity matrix. Do not alter this. self._I = np.eye(dim_x) # these will always be a copy of x,P after predict() is called self.x_prior = self.x.copy() self.P_prior = self.P.copy() # these will always be a copy of x,P after update() is called self.x_post = self.x.copy() self.P_post = self.P.copy() # Only computed only if requested via property self._log_likelihood = log(sys.float_info.min) self._likelihood = sys.float_info.min self._mahalanobis = None self.inv = np.linalg.inv

Create a model def create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(Flatten()) # cnn1d Layers # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) # summary print(model.summary())修改该代码,解决ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-6c1ed99fa3ed> in <module> 53 # lstm network 54 ---> 55 model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) 56 # summary 57 print(model.summary()) <ipython-input-56-6c1ed99fa3ed> in create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features) 17 model = Sequential() 18 model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) ---> 19 model.add(Reshape((n_steps, 1, n_length, n_features))) 20 21 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\reshaping\reshape.py in _fix_unknown_dimension(self, input_shape, output_shape) 116 output_shape[unknown] = original // known 117 elif original != known: --> 118 raise ValueError(msg) 119 return output_shape 120 ValueError: Exception encountered when calling layer "reshape_5" (type Reshape). total size of new array must be unchanged, input_shape = [10, 1], output_shape = [10, 1, 1, 5] Call arguments received by layer "reshape_5" (type Reshape): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 10, 1), dtype=float32)问题

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