ValueError: array([[3577, 2265]], dtype=int32) is not in deque

这个错误提示说明你在试图将一个二维整数数组 `[3577, 2265]` 添加到 `deque`（双端队列）数据结构中，但是由于数组的形状和 `deque` 的操作特性不符，`deque` 并不能直接接受这种形式的输入。

`deque` 主要用于处理需要快速在两端添加或删除元素的情况，它的内部是一个双向链表，适合插入和删除操作。对于单个元素，通常使用 `append` 或 `appendleft` 方法添加到右端或左端。如果想一次性添加一个列表或数组，应该先将其转换成单个元素或者迭代并逐个添加。

例如，如果你有一个二维数组，你应该先把它扁平化，然后再添加：

array = [3577, 2265]
deq = deque()

# 扁平化数组
flat_array = array[0]

# 添加到deque
deq.append(flat_array)  # 如果你想添加到右端
# deq.appendleft(flat_array)  # 如果你想添加到左端

如果需要保持原始二维数组的结构，那么不应该用 `deque`，而是选择其他数据结构，如 `numpy.array` 或者直接作为 `list`。

相关问题

raise ValueError("pos_label=%r is not a valid label: " ValueError: pos_label=1 is not a valid label: array(['1', '2'], dtype='<U1')

这个错误通常是由于输入的标签不匹配引起的。pos_label参数指定正类的标签，通常应该是一个单一的标签值。但是，根据错误消息，它似乎被输入为一个标签数组，其中包含字符串“1”和“2”。

要解决这个问题，需要检查代码中使用的标签是否正确，并确保pos_label参数被正确设置为正类的标签。如果标签确实是字符串数组，则需要将其转换为数值类型或更改代码以支持字符串标签。

ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: <tf.Tensor 'local3/Reshape_2:0' shape=(16, 1) dtype=float32>

这个错误提示是因为你想要将一个 `float32` 类型的张量转换为 `int32` 类型的张量，这是不被支持的。你需要先将 `float32` 类型的张量转换为整数类型的张量，再进行后续操作。

你可以使用 TensorFlow 中的 `tf.cast()` 函数来进行张量类型的转换。例如，将名称为 `x` 的 `float32` 类型的张量转换为 `int32` 类型的张量可以这样写：

x = tf.cast(x, tf.int32)

这将会把 `x` 转换为 `int32` 类型的张量。你可以根据你的需求将这个代码添加到你的代码中。