expected zero arguments for construction of ClassDict (for numpy.dtype)

这个错误通常发生在使用NumPy库时，对于numpy.dtype对象的构造函数提供了不正确的参数数量。numpy.dtype是NumPy中用于描述数组数据类型的类。

正确地构造一个numpy.dtype对象需要提供一个合法的数据类型字符串作为参数，例如'int32'、'float64'等。如果提供了多个参数或者没有提供参数，就会出现"expected zero arguments for construction of ClassDict"的错误。

要解决这个问题，请确保在创建numpy.dtype对象时只提供一个合法的数据类型字符串作为参数。例如：

import numpy as np

# 正确的构造方式
dtype = np.dtype('int32')

如果你仍然遇到问题，请检查你传递给numpy.dtype构造函数的参数是否正确，并确保不要提供多余的参数。

相关问题

_state = torch.LongTensor(state, dtype=torch.float32) TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, dtype=torch.dtype), but expected one of: * (*, torch.device device) didn't match because some of the keywords were incorrect: dtype * (torch.Storage storage) * (Tensor other) * (tuple of ints size, *, torch.device device) * (object data, *, torch.device device)

这个错误是由于将 `numpy.ndarray` 类型的数据直接传递给 `torch.LongTensor` 的构造函数，而没有指定数据类型。根据错误提示，可以看到 `dtype=torch.float32` 是不合法的参数组合。

为了解决这个问题，我们需要将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，同时指定数据类型为 `torch.float32`。可以使用 `torch.from_numpy()` 函数或者 `torch.tensor()` 函数将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，如下所示：

import numpy as np
import torch

state = np.array([1, 2, 3])
_state = torch.from_numpy(state).float()  # 或者使用 torch.tensor(state, dtype=torch.float32)

这样就可以将 `numpy.ndarray` 类型的数据转换为 `torch.Tensor` 类型，并且指定了数据类型为 `torch.float32`。