解决raise ValueError(“{0} is not supported“.format(y_type)) ValueError: unknown is not supported

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#pytorch #人工智能 #python

该段代码展示了如何在PyTorch中将一个张量转换为numpy数组。通过调用`cpu()`方法将张量移至CPU设备，然后使用`detach()`断开其与计算图的连接，防止反向传播，最后调用`numpy()`将张量转换为numpy数组。

修改lib/python3.7/site-package/torch/tensor.py

 

return self.cpu().detach().numpy()

pd.read_json时出现ValueError: Value is too big!的解决方案
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哈不行我就更改了数据集至于吗，一下午还没解决 出现问题 fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(actual_labels, pred_labels, pos_label=1) 解决步骤 1.原文链接：https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/101265425 roc_curve中的y_true不符合要求，只支持两种情况：binary、multil-class & pos_label...
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如何解决ValueError: unknown is not supported
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12-22
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05-10
这个错误通常是因为 `roc_curve` 函数不支持多类别...roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_prob, multi_class='ovr') ``` 这里 `multi_class` 参数设置为 `'ovr'` 表示采用一对多策略来计算多类别分类的 ROC AUC 得分。
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深度学习问题3：ValueError: continuous format is not supported
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ValueError: Unknown label type: ‘unknown‘
Love And Program的博客
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在训练xgboost的时候，出现了这个错误： File "E:\ana\lib\site-packages\sklearn\metrics\base.py", line 73, in _average_binary_score raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: c...
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Python是一门弱类型语言，很多从C/C++转过来的朋友起初不是很适应。比如，在声明一个函数时，不能指定参数的类型。用C做类比，那就是所有参数都是void*类型！void类型强制转换在C++中被广泛地认为是个坏习惯，不到万不得已是不会使用的。
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一般是开发者控制不了的地方，例如：用户输入数据、用户传参、函数返回值调用，需要加上异常捕获。1、查看控制台的报错信息，报错信息会显示行号、点击文件可以跳到问题行。真实项目情况下，需要对不同的报错信息进行不同的处理：记录日志，警告，发送邮件等。try中的代码不报错，不会执行except中的语句。- 最后加上Exception 兜底。如果报错，会执行except中的代码。- 尽量去区分异常进行捕获，优先使用。机制不会因为报错影响后面的代码运行。1、先运行 try中的代码，
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