J'essaie d'implémenter l'exemple de classification binaire en utilisant l'ensemble de données IMDb dans Google Colab . J'ai déjà implémenté ce modèle. Mais quand j'ai essayé de le faire à nouveau après quelques jours, cela a renvoyé une erreur de valeur: `` Les tableaux d'objets ne peuvent pas être chargés lorsque allow_pickle = False '' pour la fonction load_data ().
J'ai déjà essayé de résoudre cela, en faisant référence à une réponse existante pour un problème similaire: Comment réparer `` Les tableaux d'objets ne peuvent pas être chargés lorsque allow_pickle = False '' dans l'algorithme sketch_rnn Mais il s'avère que l'ajout d'un argument allow_pickle n'est pas suffisant.
Mon code:
from keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
L'erreur:
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-2ab3902db485> in <module>()
1 from keras.datasets import imdb
----> 2 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/datasets/imdb.py in load_data(path, num_words, skip_top, maxlen, seed, start_char, oov_char, index_from, **kwargs)
57 file_hash='599dadb1135973df5b59232a0e9a887c')
58 with np.load(path) as f:
---> 59 x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train']
60 x_test, labels_test = f['x_test'], f['y_test']
61
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in __getitem__(self, key)
260 return format.read_array(bytes,
261 allow_pickle=self.allow_pickle,
--> 262 pickle_kwargs=self.pickle_kwargs)
263 else:
264 return self.zip.read(key)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/format.py in read_array(fp, allow_pickle, pickle_kwargs)
690 # The array contained Python objects. We need to unpickle the data.
691 if not allow_pickle:
--> 692 raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when "
693 "allow_pickle=False")
694 if pickle_kwargs is None:
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
np.load(path)
, maintenant c'est np.load(path, boolean)
Par défaut, le booléen (allow_pickle) est faux
np.savez
documents mais il n'y avait aucune référence au décapage, donc je ne sais pas comment il savait même en premier lieu que les choses que je sauvegardais étaient des trucs de Pytorch et pas seulement stupides ... bizarres! Si vous savez ce qui se passe, partagez avec nous :)