python报错：TypeError: data type not understood

最新推荐文章于 2023-02-24 09:52:56 发布

原创最新推荐文章于 2023-02-24 09:52:56 发布 · 2w 阅读

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8 篇文章

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用python抓取表格数据时输出到excel碰到的错误，当然报这个错误的原因有很多，这只是是其中一种。

把pd.DataFrame(np.empty(len(i.find_all('a')), 2))
改为pd.DataFrame(np.empty((len(i.find_all('a')), 2)))
就解决了，记录一下

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huizai0705

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成功解决TypeError: data type ‘category‘ not understood

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

03-26

3728

成功解决TypeError: data type 'category' not understood 目录解决问题解决思路解决方法解决问题 TypeError: data type 'category' not understood 解决思路类型错误:不理解数据类型“类别” 解决方法在if判断的时候，除了内容相同之外，一定要观察两边的对象到底是不是类型也相同，比如我在进行以下判断的时候，内容相同，但...

python3中TypeError: data type not understood的解决方法X_b = np.hstack([np.ones((len(x), 1)), x.reshape(-1,

qq_37887345的博客

09-19

2571

学习6-4 实现线性回归中的梯度下降法时，在JupterNotebook中按照教程来完全没有问题。但是在pycharm中封装这个方法时： def fit_gd(self, X_train, y_train, eta = 0.01, n_iters=1e4): """根据训练数据集X_train, y_train，使用梯度下降法训练Linear Regression...

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TypeError: data type not understood

Fan2g

03-14

1148

如何使用Python产生一个数组，数组的长度为1024，数组的元素全为0？很简单啊，使用zeros(1024) 即可实现！如何产生一个2×1024的全0矩阵呢？是否是zeros(2,1024) ? 若是上述这种写法就会出现 TypeError: data type not understood 这种错误；正确的写法是 zeros((2,1024))，python的二维数据表示要用...

Python报错TypeError: data type not understood

给我一点温度

08-07

4528

利用Python产生一个数组，要求数组的长度为1024，数组的元素全为0：正确代码： zeros(1024) 如果要产生一个2×1024的全0矩阵呢，那么写下zeros(2,1024)就会报错。因为python的二维数据要用二层括号来表示。正确代码： zeros((2,1024)) ...

Cannot interpret ‘5‘ as a data type

xdg15294969271的博客

08-19

5581

使用np.zeros()报错 testpreds=np.zeros(Xtest.shape[0],num) test_preds = np.zeros(X_test.shape[0],num) testpreds=np.zeros(Xtest.shape[0],num) 解决方案：是因为zeros()的第一个参数是决定数组的规格的，而第二参数是决定数据类型的,正确代码如下: testpreds=np.zeros((Xtest.shape[0],num)) test_preds = np.zeros(

Python报错：TypeError: Cannot interpret ‘1‘ as a data type

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SJZSZYH的博客

10-23

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我传入的参数是（layers_dims[l],1）,这是不对的，因为zeros只需要传入一个参数，就是shape。

np.onses报错：TypeError: data type not understood

why123wh的博客

04-08

383

文章目录报错原因解决方法报错 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-ae3797d554b...

df=pd.read_excel("批单台账11111.xlsx",dtype={'变更日期': 'datetime'}) 报错 npdtype = np.dtype(dtype) TypeError: data type 'datetime' not understood

10-25

这个报错提示说`npdtype = np.dtype(dtype)`这行代码中，Python无法理解'datetime'是一个有效的数据类型。`np.dtype`是用来创建NumPy数据类型的函数，但它预期的数据类型名称应该是NumPy支持的内置类型，如'int`, '...

TypeError: data type "datetime" not understood

sinat_34734636的博客

12-14

6158

在执行 pd.to_datetime('2014-11-28') - df_part_1_ui_b_last_time['ui_b1_last_time'] 时报错：TypeError: data type “datetime” not understood 自己试了很多方法，后来找到发现是因为pandas没有更新，将python版本中pandas更新到最新就可以解决这个问题

TypeError: data type not understood在矩阵表示中的错误。

nature1949的博客

08-19

1629

TypeError: data type not understood 这个错误有时候会在python中进行矩阵表示的时候出现，如下面的形式： ##这是个错误的例子： np.matrix([1, 0], [0, 1]) 这样的就会出现上述错误。解决方法是在（）中加入一个[]（如下面代码中的红色部分），即表示为： ##这是个正确的例子 np.matrix( [ [1, 0], [0, 1] ] ) ...

【踩雷小记】TypeError: data type not understood

weixin_45760688的博客

10-21

844

记录写代码时踩过的雷

诡异错误二：TypeError: data type not understood

weixin_30500663的博客

08-16

176

如何使用Python产生一个数组，数组的长度为1024，数组的元素全为0？很简单啊，使用zeros(1024) 即可实现！如何产生一个2×1024的全0矩阵呢？是否是zeros(2,1024) ? 若是上述这种写法就会出现TypeError: data type not understood 这种错误；正确的写法是 zer...

TypeError: (‘Keyword argument not understood:‘, ‘dim_ordering‘)

qq_36783848的博客

12-10

3500

TypeError: (‘Keyword argument not understood:’, ‘dim_ordering’) 问题描述 from tensorflow.python.keras.layers import Conv2D Conv2D(24, 5, 5, padding='same',init='he_normal', input_shape = (target_Width,target_Height, 3),dim_ordering="tf") 报错： TypeError: ('Key

TypeError: (‘Keyword argument not understood:‘, ‘input‘)

qq_36783848的博客

12-10

6668

原代码 model = Model(input=[inputs], output=output) 报错信息 TypeError: (‘Keyword argument not understood:’, ‘input’) 解决方法 model = Model(inputs=..., outputs=...)

Type Error('keyword argument not understood: ', 'interpolation')如何解决？

ITwoniu的博客

10-01

1万+

记录一下keras与tensorflow-gpu的对应版本网上查了很多资料，发现这是由于keras与tensorflow不对应造成keras与json组件冲突所致。如果你也安装了并在使用keras时报错。你需要安装对应版本使两者兼容。 ps:目前(2019年9月)keras虽然没有keras-gpu版本。但如果我们在安装keras之前电脑上只有tensorflow-gpu，则keras会将ten...

numpy 创建数组是报错 data type not understood

浮云

10-25

4713

data type not understood 意思是说数据类型无法解析，可以推断是我们的写法有问题源码中是这样的，一维数据 np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) 是可以运行的。我的经过尝试，创建二维数组，需要把两个数组放到一个[]中。 example: import numpy as np a=np.array([[1,2,3]...

TypeError: data type ‘complex256‘ not understood

lkyangg

02-24

303

TypeError: data type 'complex256' not understood

TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'layers')什么意思

最新发布

03-14

<think>好的，我现在需要解决用户提出的Python TypeError问题，具体错误是'Keyword argument not understood:' 'layers'。首先，我得理解这个错误的原因。根据用户提供的引用，比如引用[1]到[5]，这类错误通常与API参数名称变更有关。比如，在Keras或TensorFlow版本升级后，某些函数或层的参数名可能被修改了，导致旧的参数名无法被识别。接下来，我需要确定用户提到的'layers'参数是在哪个上下文中出现的。可能的情况是用户在使用某个深度学习框架（如Keras）时，创建层时传入了不被支持的参数名。例如，可能在创建卷积层时误用了像'dim_ordering'这样的旧参数，而新版本中已改为'data_format'。根据引用[4]中的建议，有些情况下仅仅调整TensorFlow和Keras的版本并不能解决问题，可能需要查阅官方文档。此外，引用[5]提到，某些参数如'keepdims'需要显式添加。因此，解决这个问题的关键步骤包括检查参数名是否正确，确认框架版本，以及查看官方文档是否有变更。可能的解决方法包括：1. 检查代码中的参数名，确保其与当前使用的库版本兼容。例如，将'dim_ordering'改为'data_format'。2. 更新或降级库版本以匹配代码中的参数。3. 参考官方文档或社区资源，确认参数的正确使用方式。需要注意的是，用户提到的错误中的'layers'参数可能是指创建某个层时的错误，比如Conv2D层。需要具体查看错误发生的代码行，确认哪个层的参数名有误。例如，是否有类似layers.Conv2D(filters, kernel_size, layers=...)这样的错误用法，应该使用正确的参数名如'filters'、'kernel_size'等。总结起来，解决步骤应为：确认错误发生的具体代码位置，检查参数名是否与当前库版本匹配，查阅文档进行修正，必要时调整库版本。同时，参考用户提供的引用中的案例，如参数替换或添加必要的新参数。</think>关于Python中`TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'layers')`错误的原因及解决方法如下： --- ### 错误原因 1. **参数名不匹配** 在使用深度学习框架（如Keras、TensorFlow）时，某些API的参数名称随版本更新发生了变化。例如： - 旧版参数名`dim_ordering`在新版中已改为`data_format`[^1][^4]。 - 新增参数如`keepdims`需要显式声明（如`GlobalMaxPooling2D(keepdims=True)`）[^5]。 - 若代码中使用了废弃的参数名（如`layers`），框架无法识别时会报此错误。 2. **版本兼容性问题** 代码依赖的库版本与当前安装的版本不兼容。例如： - 旧代码基于Keras 2.x编写，但当前环境使用TensorFlow 2.x内置的Keras，导致参数名冲突[^3]。 --- ### 解决方法 #### 1. **检查并修正参数名称** - **核对文档**：查阅当前库版本的官方文档，确认参数命名。例如： ```python # 错误写法（旧版参数名） Conv2D(32, kernel_size=(3,3), layers=...) # 正确写法（新版参数名） Conv2D(32, kernel_size=(3,3), filters=...) ``` - **常见参数替换**： - `dim_ordering` → `data_format`[^1] - `pool_length` → `pool_size`[^2] - `groups`需根据新版API调整参数传递方式[^4] #### 2. **调整库版本** - **升级或降级库**： ```bash # 升级TensorFlow和Keras pip install --upgrade tensorflow keras # 或降级到兼容版本（根据代码需求） pip install tensorflow==2.5.0 keras==2.4.3 ``` - **使用虚拟环境**：通过`conda`或`venv`隔离环境，确保版本匹配[^4]。 #### 3. **代码兼容性适配** - 若使用迁移学习或加载旧模型（H5格式）： - 在加载模型时添加`custom_objects`参数，兼容旧版参数。 - 修改自定义层的参数名称，与新版API对齐。 --- ### 示例修正假设错误出现在卷积层定义： ```python # 错误代码（假设误用layers参数） from tensorflow.keras.layers import Conv2D layer = Conv2D(64, (3,3), layers=4) # 触发TypeError ``` 修正为： ```python # 正确代码（使用filters参数） layer = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=4) ``` --- ### 相关问题 1. 如何查看当前TensorFlow和Keras的版本？ 2. 深度学习模型加载时出现参数不匹配错误如何解决？ 3. Keras中常见的参数命名变更有哪些？ --- 通过以上步骤，可系统性定位并解决因参数名变更或版本冲突导致的`TypeError`问题。若仍无法解决，建议提供具体代码段和库版本以进一步诊断。