Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead.

在使用facenet训练时遇到了一个错误:Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message'。错误的根本原因是TensorFlow版本不兼容。解决方案在于检查并更新facenet.py中的inception方法,可能需要适应当前TensorFlow库的版本需求进行代码调整。" 115767289,8740270,机器学习中的熵(Entropy)概念详解,"['机器学习', '信息熵', '统计学习', '数据挖掘']

报错描述:

在训练facenet时遇到如下报错   Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead.

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-695ac180e28b> in <module>()
     11 phase_train_placeholder = tf.placeholder(tf.bool, name='phase_train')
     12 
---> 13 embeddings = network.inference(images_placeholder, FLAGS.pool_type, FLAGS.use_lrn, 1.0, phase_train=phase_train_placeholder)
     14 
     15 # embeddings = network.inference(images_placeholder, 'MAX', False, 1.0, phase_train=phase_train_placeholder)

/home/cqh2/Desktop/yobiface-master/src/models/nn4.pyc in inference(images, pool_type, use_lrn, keep_probability, phase_train)
     24   pool3 = facenet.mpool(lrn2,  
### 类型错误问题分析 在 Python 中,`_ctypes.PyCPointerType` 是一个指针类型的表示。当期望的是 `LP_struct_anon_159` 实例时,出现类型错误通常是因为实际传递的值与预期类型不匹配。以下是可能的原因和解决方案: #### 1. 类型定义不匹配 如果 `LP_struct_anon_159` 是通过 `ctypes` 定义的一个指针类型,确保它被正确地定义为指向 `struct_anon_159` 的指针[^3]。 ```python from ctypes import Structure, POINTER class struct_anon_159(Structure): _fields_ = [ ("field1", c_int), ("field2", c_char_p) ] LP_struct_anon_159 = POINTER(struct_anon_159) ``` 上述代码中,`LP_struct_anon_159` 被定义为指向 `struct_anon_159` 的指针类型。如果传递的参数不是这种类型的实例,则会导致类型错误。 #### 2. 参数传递问题 在调用函数时,确保传递的参数是 `LP_struct_anon_159` 类型的实例。可以通过以下方式创建实例并传递: ```python # 创建 struct_anon_159 实例 instance = struct_anon_159() instance.field1 = 42 instance.field2 = b"example" # 将实例转换为指针类型 pointer_instance = LP_struct_anon_159(instance) # 确保函数接受 LP_struct_anon_159 类型 def example_function(param: LP_struct_anon_159): print(param.contents.field1) # 访问结构体字段 example_function(pointer_instance) ``` 上述代码中,`pointer_instance` 是 `LP_struct_anon_159` 类型的实例,可以安全地传递给需要该类型的函数[^4]。 #### 3. 错误处理机制 如果无法保证传递的参数始终是正确的类型,可以在函数中添加类型检查以捕获潜在的问题: ```python def safe_example_function(param): if not isinstance(param, LP_struct_anon_159): raise TypeError(f"Expected LP_struct_anon_159, got {type(param)}") print(param.contents.field1) ``` 通过这种方式,可以在运行时检测到类型错误并提供更明确的错误信息。 --- ### 总结 类型错误的根本原因通常是定义或传递的类型不匹配。确保 `LP_struct_anon_159` 被正确定义为指向 `struct_anon_159` 的指针,并在调用函数时传递正确的实例。此外,可以添加类型检查以增强代码的健壮性[^5]。 ---
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