python报错:TypeError: data type not understood

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
<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。
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