解决dtypes.py:513: FutureWarning:...系列问题【TensorFlow】

前情提要

我的TensorFlow版本是2.4.0,python环境是3.8.19

问题

在训练模型时出现以下报错:

D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:513: FutureWarning: In the future `np.object` will be defined as the corresponding NumPy scalar.np.object,
Traceback (most recent call last):File "d:/desktop/model code/LPKT-S-main/train_lpkt_s.py", line 9, in <module>import tensorflow as tfFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 41, in <module>from tensorflow.python.tools import module_util as _module_utilFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 45, in <module>from tensorflow.python import dataFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\data\__init__.py", line 25, in <module>from tensorflow.python.data import experimentalFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\__init__.py", line 96, in <module>from tensorflow.python.data.experimental import serviceFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\service\__init__.py", line 21, in <module>from tensorflow.python.data.experimental.ops.data_service_ops import distributeFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\ops\data_service_ops.py", line 25, in <module>from tensorflow.python.data.experimental.ops import compression_opsFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\ops\compression_ops.py", line 20, in <module>from tensorflow.python.data.util import structureFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\data\util\structure.py", line 26, in <module>      from tensorflow.python.data.util import nestFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\data\util\nest.py", line 41, in <module>from tensorflow.python.framework import sparse_tensor as _sparse_tensorFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\sparse_tensor.py", line 29, in <module>  from tensorflow.python.framework import constant_opFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 29, in <module>    from tensorflow.python.eager import executeFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 27, in <module>from tensorflow.python.framework import dtypesFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py", line 513, in <module>        np.object,File "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__raise AttributeError(__former_attrs__[attr])
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'.
`np.object` was a deprecated alias for the builtin `object`. To avoid this error in existing code, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe.
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:    https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

解决过程

方案一:在报错中ctrl点击报错位置定位到你报错的源代码中,我定位到的是dtypes.py这个源文件里,然后将所有np.object的地方都改成object,如果运行后又报错dtypes.py:516…的问题的话,依照同样的方法定位到源文件中,将所有np.bool的位置都改成np.bool_,亲测改后不会再报这个错,出现其他情况详见方案二

方案二:百度后发现是numpy版本问题,需要更新,遂更新至最新版本(能方案一就不方案二,因为你也不知道你更新后会不会出现下文所说的包版本冲突!!

pip install --upgrade numpy

如果更新完后你的代码可以运行,那恭喜你不用踩后面的坑了(✿✿ヽ(°▽°)ノ✿)

更新完numpy后,虽说安装成功,但出现了如下信息ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorboard 2.10.0 requires protobuf<3.20,>=3.9.2, but you have protobuf 3.20.3 which is incompatible. tensorflow 2.3.0 requires gast==0.3.3, but you have gast 0.4.0 which is incompatible. tensorflow 2.3.0 requires numpy<1.19.0,>=1.16.0, but you have numpy 1.24.4 which is incompatible. tensorflow 2.3.0 requires scipy==1.4.1, but you have scipy 1.10.1 which is incompatible. tensorflow 2.3.0 requires tensorflow-estimator<2.4.0,>=2.3.0, but you have tensorflow-estimator 2.6.0 which is incompatible.

这里的问题其实就是,我们安装的包版本互相冲突了。我就开始根据报错提示,把我的包用如下命令更换成指定的适配的包版本(-i后加个清华源下载更迅速!)
但在这一步,可能有的朋友就会发现了!这个过程中你的numpy包是很有可能把版本号给降低,即安装回旧版本的!!!

pip install 包名==版本号 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果更新后没有报错,恭喜你又不用踩后面的坑了!

在我更新完所有的包后,这时终端也没有其他的报错信息了,我重新运行我的训练代码,结果出现了以下问题:

Traceback (most recent call last):File "train_lpkt_s.py", line 9, in <module>import tensorflow as tfFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 41, in <module>from tensorflow.python.tools import module_util as _module_utilFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 47, in <module>from tensorflow.python import kerasFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\__init__.py", line 27, in <module>from tensorflow.python.keras import modelsFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\models.py", line 26, in <module>from tensorflow.python.keras.engine import functionalFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\functional.py", line 38, in <module>from tensorflow.python.keras.engine import training as training_libFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 50, in <module>from tensorflow.python.keras.engine import data_adapterFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\data_adapter.py", line 60, in <module>import pandas as pd  # pylint: disable=g-import-not-at-topFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module>from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev  # pyright: ignore # noqa:F401File "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module>from pandas.compat.numpy import (File "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 4, in <module>from pandas.util.version import VersionFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\pandas\util\__init__.py", line 2, in <module>from pandas.util._decorators import (  # noqa:F401File "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 14, in <module>from pandas._libs.properties import cache_readonlyFile "D:\anaconda3\envs\env_tf\lib\site-packages\pandas\_libs\__init__.py", line 13, in <module>from pandas._libs.interval import IntervalFile "pandas\_libs\interval.pyx", line 1, in init pandas._libs.interval
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject

这个问题经过百度得到答案:我的numpy包版本过低导致的报错!所以我需要升级。。

所以,如果你也和我的情况一样,最好的解决方法就是直接升级TensorFlow的版本!这里详见这篇博主的博客链接: link

当我更新完我的TensorFlow到2.6.0后,相应的包也会更新,再次运行我的训练代码果然没有出现之前的问题了!希望对你有帮助!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/778987.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Git Fork后的仓库内容和原仓库保持一致

Git Fork后的仓库内容和原仓库保持一致 ①Fork原仓库内容到自己仓库 ②将项目内容下载到本地 ③使用git命令获取原仓库内容&#xff0c;将原仓库的最新内容合并到自己的分支上并推送 下面从第三步开始演示~ 这里以码云上的若依项目为演示项目 ③使用git命令获取原仓库内容 …

【八股】集合

HashMap HashMap是基于哈希表的Map接口实现&#xff0c;是非线程安全的。 JDK1.8之前 HashMap 底层是数组链表实现的&#xff0c;数组是HashMap的主题&#xff0c;链表则是为了解决哈希冲突的。&#xff08;拉链法&#xff09; JDK1.8之后 HashMap 在解决哈希冲突的方法有了较…

基于龙芯2k1000 mips架构ddr调试心得(二)

1、内存控制器概述 龙芯处理器内部集成的内存控制器的设计遵守 DDR2/3 SDRAM 的行业标准&#xff08;JESD79-2 和 JESD79-3&#xff09;。在龙芯处理器中&#xff0c;所实现的所有内存读/写操作都遵守 JESD79-2B 及 JESD79-3 的规定。龙芯处理器支持最大 4 个 CS&#xff08;由…

Spring Transaction 指定事务管理器问题

一&#xff0c;单个数据源&#xff0c;单个事务管理器与Transactional默认事务管理器名称不一致问题 在平时代码中使用声明性事务时&#xff0c;直接在方法上面加注解即可&#xff0c;如下 Transactional(rollbackFor Exception.class) 并没有指定事务管理器&#xff0c;为…

ESXi for ARM 1.15

官方文档页面已从 Flings 迁移到 ESXi-Arm Fling 1.15 Refresh - VMware Technology Network VMTN 下载地址为 https://customerconnect.vmware.com/downloads/get-download?downloadGroupESXI-ARM 需要VMware Customer Connect 账号登录。 更新如下&#xff1a; Changes …

探索直播美颜技术:计算机视觉在美颜SDK开发中的应用

下文&#xff0c;小编将深入探讨美颜技术在计算机视觉领域中的应用&#xff0c;特别是美颜SDK的开发过程&#xff0c;并剖析其技术原理和实现方法。 一、美颜技术的发展 这些算法往往难以满足用户对高质量美颜效果的需求&#xff0c;因此需要更加先进的技术手段来实现。 二、…

DM Mysql Oracle 日期函数 dameng

1. to_char 和 to_date 是oracle 和 DM 原生支持的日期函数 如下 YYYY-MM-DD HH24:MI:SS 纯大写纯小写都行 推荐使用 TO_CHAR 函数来格式化日期(而不推荐 DATE_FORMAT) SELECT to_char(SYSDATE, YYYY-MM-DD HH24:MI:SS) FROM dual;SELECT to_char(SYSDATE, yyyy-mm-dd h…

map与set容器常见操作详解(含示例代码及注意事项)

&#x1f389;个人名片&#xff1a; &#x1f43c;作者简介&#xff1a;一名乐于分享在学习道路上收获的大二在校生 &#x1f648;个人主页&#x1f389;&#xff1a;GOTXX &#x1f43c;个人WeChat&#xff1a;ILXOXVJE &#x1f43c;本文由GOTXX原创&#xff0c;首发CSDN&…

LeetCode-热题100:73. 矩阵置零

题目描述 给定一个 m x n 的矩阵&#xff0c;如果一个元素为 0 &#xff0c;则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a; matrix [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出&#xff1a; [[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2&…

企微侧边栏开发(内部应用内嵌H5)

一、背景 公司的业务需要用企业微信和客户进行沟通&#xff0c;而客户的个人信息基本都存储在内部CRM系统中&#xff0c;对于销售来说需要一边看企微&#xff0c;一边去内部CRM系统查询&#xff0c;比较麻烦&#xff0c;希望能在企微增加一个侧边栏展示客户的详细信息&#xf…

常见手撕项目C++

常见手撕项目C 设计模式单例模式饿汉模式懒汉模式 设计模式 单例模式 单例模式是一种常用的软件设计模式&#xff0c;其目的是确保一个类只有一个实例&#xff0c;并提供一个全局访问点来获取该实例。 优点&#xff1a; 资源控制&#xff1a;单例模式能够确保一个类只有一个实…

淘宝订单中的涉及红包检测、优惠券检测方案|工具|API

首先&#xff0c;检测订单红包的核心价值是什么&#xff1f; “红包的本质就是薅平台羊毛&#xff1a;不用怀疑&#xff0c;平台对于这种损害平台利益的行为肯定是最高等级的稽查”。那么&#xff0c;在日常运营中&#xff0c;需要尽可能过滤这类订单。 其次&#xff0c;如何使…

2024-03-28 问AI: 介绍一下AI 大神,Ian Goodfellow

文心一言 Ian Goodfellow是机器学习领域的知名学者&#xff0c;对深度学习领域有着重要贡献。他生于1985年&#xff0c;本科和硕士阶段就读于斯坦福大学&#xff0c;师从吴恩达。博士阶段&#xff0c;他跟随蒙特利尔大学的著名学者Yoshua Bengio研究机器学习&#xff0c;并在2…

SQL注入 (一)

一、sql注入的简介 将一段内容传入到目标网站&#xff0c;这段内容会被当做程序来执行 二、MySQL扩展补充 mysql的结构 库表名字段数据 mysql的用户 管理员&#xff1a;跨库、文件读写操作普通用户&#xff1a;猜解 判断目标网站的用户类别 白盒&#xff1a;读代码黑盒…

happybase基本操作方法

一、准备工作 &#xff08;1&#xff09;windows下安装happybase库&#xff1a; pip install happybase -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple &#xff08;2&#xff09;确保HDFS、Hbase、Zookeeper服务正常运行&#xff1a; 启动HDFS命令&#xff1a;start-dfs.sh…

【数据结构 | 图论】如何用链式前向星存图(保姆级教程,详细图解+完整代码)

一、概述 链式前向星是一种用于存储图的数据结构&#xff0c;特别适合于存储稀疏图&#xff0c;它可以有效地存储图的边和节点信息&#xff0c;以及边的权重。 它的主要思想是将每个节点的所有出边存储在一起&#xff0c;通过数组的方式连接&#xff08;类似静态数组实现链表…

多线程实现Scheduler定时任务

在Spring框架中&#xff0c;Scheduled注解用于标记一个方法作为定时任务&#xff0c;它使用cron表达式来定义任务的执行频率。对于cron表达式定义的定时任务&#xff0c;如果上一个任务的执行还没有完成&#xff0c;下一个任务的执行行为取决于你使用的调度器&#xff08;sched…

C语言多服务器多播组网框架

使用技术: UDP ipv4 禁止本地回环 允许端口复用 超时等待 限制跳点 Echo 功能描述: 任意endpoint可主动发送多播,也可以收到信息后自动多播 前期准备: 开启操作系统多播广播功能,关闭系统防火墙,使用物理路由还需在路由开启广播多播功能 发送端和接收端运行不分先后 可无…

慧天【HTWATER】:水文水动力模型的革命性工具,城市内涝的精准解决方案

城市内涝水文水动力模型介绍 在城市排水防涝规划过程中&#xff0c;水文水动力耦合模型已经成为一种不可或缺的分析工具。在模型建立、城市内涝风险评估、排水系统性能诊断以及海绵城市规划等方面&#xff0c;内涝耦合模型提供了相应的模拟及分析工具&#xff1a; 1.1丰富的数…

Coding构建SSh登录教程

SSH 命令行 (Jenkins 原生) 持续集成中的 SSH 命令行插件通常用于授权构建机登录云服务器执行相应的命令与任务。通过 SSH 命令行插件&#xff0c;构建机可以针对云服务器执行以下操作&#xff1a; 将构建机上的文件推送到云主机&#xff1b; 将云主机上的文件拉取至构建机上&…