TypeError: только целочисленные скалярные массивы могут быть преобразованы в скалярный индекс

Я пытаюсь создать простой демонстрационный код тензорного потока из github link.
Я в настоящее время использую python версии 3.5.2 

Z:\downloads\tensorflow_demo-master\tensorflow_demo-master>py Python
3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32<br> Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

Я столкнулся с этой ошибкой, когда попробовал board.py в командной строке. Я установил все зависимости, необходимые для этого.

def _read32(bytestream):
    dt = numpy.dtype(numpy.uint32).newbyteorder('>')
    return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)

def extract_images(filename):
    """Extract the images into a 4D uint8 numpy array [index, y, x, depth]."""
    print('Extracting', filename)
    with gzip.open(filename) as bytestream:
        magic = _read32(bytestream)
        if magic != 2051:
            raise ValueError(
                'Invalid magic number %d in MNIST image file: %s' %
                (magic, filename))
        num_images = _read32(bytestream)
        rows = _read32(bytestream)
        cols = _read32(bytestream)
        buf = bytestream.read(rows * cols * num_images)
        data = numpy.frombuffer(buf, dtype=numpy.uint8)
        data = data.reshape(num_images, rows, cols, 1)
    return data

Z:\downloads\tensorflow_demo-master\tensorflow_demo-master>py board.py
Extracting  Z:/downloads/MNIST dataset\train-images-idx3-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):  
File "board.py", line 3, in <module>
    mnist = input_data.read_data_sets(r'Z:/downloads/MNIST dataset', one_hot=True)  
File "Z:\downloads\tensorflow_demo-master\tensorflow_demo-master\input_data.py", line 150, in read_data_sets
    train_images = extract_images(local_file) 
File "Z:\downloads\tensorflow_demo-master\tensorflow_demo-master\input_data.py", line 40, in extract_images
    buf = bytestream.read(rows * cols * num_images) 
File "C:\Users\surak\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\gzip.py", line 274, in read
    return self._buffer.read(size)
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

Ответы

Ответ 1

вы можете изменить функцию:

def _read32(bytestream):
    dt = numpy.dtype(numpy.uint32).newbyteorder('>')
    return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)

новая версия:

def _read32(bytestream):
    dt = numpy.dtype(numpy.uint32).newbyteorder('>')
    return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0]

добавить [0] в конец.

Это, похоже, проблема с последней версией Numpy. Недавнее изменение сделало ошибкой рассматривать одноэлементный массив как скаляр для целей индексирования.

Ответ 2

В приведенной ссылке кода используется отдельный файл с именем input_data.py для загрузки данных из MNIST с использованием следующих двух строк в board.py

import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True)

Поскольку данные MNIST так часто используются для демонстрационных целей, Tensorflow обеспечивает способ автоматической загрузки.

Замените две приведенные выше строки в board.py следующими двумя строками, и ошибка исчезнет.

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

Ответ 3

Этот файл, скорее всего, поврежден:

Z:/downloads/MNIST dataset\train-images-idx3-ubyte.gz

Проанализируйте полученную вами ошибку.

Это означает, что в данный момент код работает с данным файлом:

Extracting  Z:/downloads/MNIST dataset\train-images-idx3-ubyte.gz

Traceback указывает, что следующая трассировка стека:

Traceback (most recent call last):

Это означает, что вы читаете свои наборы данных от 'Z:/downloads/MNIST dataset':

File "board.py", line 3, in <module>
    mnist = input_data.read_data_sets(r'Z:/downloads/MNIST dataset', one_hot=True)

Это означает, что код извлекает изображения:

File "Z:\downloads\tensorflow_demo-master\tensorflow_demo-master\input_data.py", line 150, in read_data_sets
    train_images = extract_images(local_file)

Это означает, что ожидается, что код будет читать rows * cols * num_images bytes:

File "Z:\downloads\tensorflow_demo-master\tensorflow_demo-master\input_data.py", line 40, in extract_images
    buf = bytestream.read(rows * cols * num_images)

Это строка, в которой ошибки:

File "C:\Users\surak\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\gzip.py", line 274, in read
    return self._buffer.read(size)
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

Я ожидаю, что size является проблематичным значением и рассчитывается по предыдущей строке stacktrace.

Я вижу как минимум два способа продолжения.

  • Удалите повреждающий файл и посмотрите, не исчезла ли проблема. Это позволит вам проверить, что файл каким-то образом поврежден.

  • Используйте отладчик для входа в код и затем проверяйте значения, используемые для вычисления переменной-нарушителя. Используйте полученные знания, чтобы исходить оттуда.