python报错：TypeError: data type not understood

最新推荐文章于 2022-10-23 14:33:26 发布

huizai0705

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分类专栏：问题记录文章标签： python

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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

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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,

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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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07-09

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训练RNN-LSTM 模型，但拿到代码执行，出现好多问题，处理了一个早上终于跑通并训练了一个模型

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Fan2g

03-14

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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(

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np.onses报错：TypeError: data type not understood

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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

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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

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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

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诡异错误二：TypeError: data type not understood

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

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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

UNet（TensorFlow2）图像语义分割实战：训练自己的数据集

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注意：本课程已从Keras更新至TensorFlow2U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。本课程有三个项目实践：(1) Kaggle盐体识别比赛：利用U-Net进行Kaggle盐体识别(2) Pothole语义分割：对汽车行驶场景中的路坑进行标注和语义分割(3) Kaggle细胞核分割比赛：利用U-Net进行Kaggle细胞核分割本课程使用TensorFlow2版本的U-Net，在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。包括：数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写U-Net程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能评估。项目代码也可在Windows上运行，课程提供Windows环境搭建方法。本课程提供项目的数据集和Python程序代码。相关课程：UNet（PyTorch）图像语义分割实战：训练自己的数据集 https://edu.csdn.net/course/detail/36198

TypeError: (‘Keyword argument not understood:‘）

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关于keras在加载.h5模型时报错TypeError: (‘Keyword argument not understood:‘, ‘freeze‘)解决办法

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03-18

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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

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

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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。