RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide mask = Image.fromarray(np.uint8(mask_data[:, :, j] / np.max(mask_data[:, :, j]) * 255), mode='L')

这个警告是因为在进行除法运算时，遇到了无效的值（NaN或无穷大）。你可以通过检查数据中是否存在无效值来解决这个问题。例如，你可以使用以下代码检查每个数组是否存在无效值：

print(np.isnan(mask_data).any())
print(np.isinf(mask_data).any())

如果发现了无效值，你需要找到原因并修复它们。你可以使用以下代码将无效值替换为0：

mask_data[np.isnan(mask_data)] = 0
mask_data[np.isinf(mask_data)] = 0

或者，你也可以尝试使用np.nan_to_num()函数来替换无效值。例如：

mask_data = np.nan_to_num(mask_data)

这将把无效值替换为0。

相关问题

D:/对抗迁移学习/数据预处理格拉姆角场.py:57: RuntimeWarning: invalid value encountered in arccos arccos_X = np.arccos(scaled_X[1, :])

这个 RuntimeWarning 提示是因为你的 scaled_X 矩阵中存在值超出了 [-1, 1] 的范围，导致 arccos 计算时出现了非法值（NaN）。可以通过检查 scaled_X 矩阵中的值是否合法来避免这个警告。可以使用以下代码来检查：

invalid_mask = np.logical_or(scaled_X < -1, scaled_X > 1)
if np.any(invalid_mask):
    print("scaled_X contains invalid values:", scaled_X[invalid_mask])

这样就能找到 scaled_X 中的非法值，进一步检查代码并修复问题。

RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide average_loss1=np.sum(np.abs((predict-testY)/testY))/p

This warning occurs when the code tries to divide a number by zero. In this case, it is likely that the testY data contains some values that are zero, causing the division to fail. To avoid this warning, you can add a check to ensure that the denominator is not zero before dividing. For example:

mask = testY != 0
average_loss1 = np.sum(np.abs((predict-testY)/testY[mask])) / np.sum(mask)

This code creates a boolean mask to identify the non-zero values in testY, and then uses this mask to calculate the average loss only for those values.