if isinstance(slot[0], (np.ndarray, np.bool, numbers.Number)): ---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)/tmp/ipykernel_12335/2110472469.py in <module> 13 for batch_id, data in enumerate(train_loader()): 14 x_data, y_data = data ---> 15 y_data = y_data[:, np.newaxis] # 增加一维维度 16 y_pred = model(x_data) # 预测结果 17 acc = M.accuracy(y_pred, y_data) # 计算准确率 ValueError: (InvalidArgument) too many indices (2) for tensor of dimension 1 [Hint: Expected size <= rank == true, but received size <= rank:0 != true:1.] (at /paddle/paddle/fluid/pybind/imperative.cc:369)
时间: 2023-08-15 15:49:01 浏览: 62
这是一个错误信息,看起来是在使用PaddlePaddle深度学习框架的过程中出现的。具体来说,出现了维度不匹配的问题。在这段代码中,y_data[:, np.newaxis] 增加了一个维度,但是在之后的预测过程中,模型输出的结果和y_data的维度不匹配,导致出现了这个错误。可能需要检查模型输出的维度是否正确,或者重新调整y_data的维度以保证匹配。
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def vec2text(vector): if not isinstance(vector, np.ndarray): vector = np.asarray(vector) vector = np.reshape(vector, [CAPTCHA_LEN, -1]) text = '' for item in vector: text += CAPTCHA_CHARSET[np.argmax(item)] return text
这段代码是一个将向量转换成文本的函数。它输入一个向量 vector,并将其转换成一个文本字符串。如果 vector 不是一个 ndarray 数组,则将其转换成一个 ndarray 数组。然后,将 vector 重塑为一个形状为 [CAPTCHA_LEN, -1] 的数组。其中 CAPTCHA_LEN 是一个常量,表示验证码的长度。在这个函数中,将 vector 拆分成长度为 CAPTCHA_LEN 的一维数组,然后使用 np.argmax() 函数找到每个数组中概率最大的索引,并使用 CAPTCHA_CHARSET 中对应的字符将其添加到文本字符串中。最后,返回文本字符串作为输出。
path = self.files[self.count] # Load image img0 = path if isinstance(path, np.ndarray) else cv2.imread(path) # BGR
这段代码的作用是加载一张图片。首先,`self.files` 是一个列表,其中包含了需要加载的所有图片的路径信息。`self.count` 是一个计数器,表示当前需要加载的图片在 `self.files` 中的索引。该行代码使用 `self.count` 从 `self.files` 中获取需要加载的图片的路径信息,并将其存储在 `path` 变量中。
接下来,代码使用 `cv2.imread()` 函数读取图片。如果 `path` 已经是一个 NumPy 数组,则直接将其赋值给 `img0` 变量;否则,使用 `cv2.imread()` 函数从 `path` 路径读取图片,并将读取的图片以 BGR 格式存储在 `img0` 变量中。