def __init__(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters*H*W/4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.iteritems(): self.params[k] = v.astype(dtype)报错'float' object cannot be interpreted as an integer

该错误通常是由于在做整数除法时，分子或分母被当作了浮点数而不是整数。在这段代码中，错误可能出现在这一行：

self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters*H*W/4, hidden_dim)

其中的`num_filters*H*W/4`是一个整数表达式，但是由于`H`和`W`的类型是整数，而`num_filters`和`4`都是浮点数常量，因此整个表达式的结果也将是浮点数。这将导致`np.random.randn()`函数的参数不是整数，从而引发异常。

为了解决这个问题，我们可以将表达式中的4改为4.0，或者使用整数除法运算符`//`，以确保表达式的结果是一个整数。例如，可以将上述代码改为：

self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters*H*W//4, hidden_dim)

或者：

self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(int(num_filters*H*W/4), hidden_dim)

这样就可以避免报错了。