Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False问题的解决

最新推荐文章于 2022-10-02 21:14:21 发布
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本文记录了在运行《Python深度学习》一书中的代码时遇到的关于numpy版本的错误。通过将numpy版本回退到1.15.4，成功解决了问题。文章提供了检查和安装指定版本numpy的pip命令。

说明：此问题是我在运行《Python深度学习》一书中下载路透社数据集时遇到的错误。

解决方案是将numpy版本的降低至1.6以下即可解决莫名报错

记录两个命令：

pip show numpy #显示 numpy 的版本号
pip install -U numpy==1.15.4    #自定义版本号安装 numpy

 

【python报错】ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
weixin_39274067的博客
10-20 468
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 解决方法 修改为下面这个就跑通了： data = np.load(‘path’,allow_pickle=True) 就是加了一个 allow_pickle=True 即可 data=np.load('imdb.npz',allow_pickle=True) import numpy as np data=np.load('imdb.npz',allow_pickle=T
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
qq_38473254的博客
10-31 1637
查看我python的版本和numpy的版本。
ValueError: Object arrays cannot be loaded...
飞机火车巴雷特的博客
09-10 1108
问题ValueError: Object arrays cannot be loaded...的解决方案
Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
weixin_30929195的博客
05-22 3119
问题再现 代码是Deep Learning with Python中的： from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) 错误最后一行如下 Object arrays cannot be loaded when...
Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 报错 （解决方法）（来自《Python 深度学习》P190页代码）
Welcome
11-17 1584
1.报错问题：（来自《Python 深度学习》P190页代码） 在Vscode运行下述代码的时候，报错：Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False from keras.datasets import imdb from keras.preprocessing import sequence max_features = 10000 # Number of words to consider as features（作为特征的单.
np.load（）出现错误ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
qq_35091353的博客
05-06 9114
numpy.save() numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file:文件名/文件路径 arr:要存储的数组 allow_pickle:布尔值,允许使用Python pickles保存对象数组(可选参数,默认即可) fix_imports:为了方便Pyhton2中读取Python3保存的数据(可选参数,默认即可)...
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False解决方案
帅气的可乐
09-19 230
第一种办法： 修改/anaconda3/envs/py3.7/lib/python3.7/site-packages/numpy/lib 注释掉第696行 第二种方法： 降低numpy 版本 conda install numpy==1.16.2
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 异常的处理
我的梦境传说
05-29 3897
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 在谷歌上查了一下，Stack Overflow 上大意是numpy的版本对应问题，之前版本的allow_pickle的默认值为True，所以可以通过numpy版本降级来解决这个问题。 执行如下命令：anaconda中使用conda降级安装好像有点问题，这里推荐...
imdb.load_data Error：Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
10-20 393
问题描述： from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) 提示错误： ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 解决方案： #好像是numpy版本的问题，numpy1.17的版本和keras没有完全兼容。 #.
深度学习入门二分类例子中ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
weixin_44327375的博客
01-18 251
#使用keras库学习深度学习的入门例子中，会用到imdb库下载data。其中(train_data,train_label),(test_data,test,label)=imdb.load_data()，会报错valueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False。网上关于这个问题的帖子很少，也许大家都没有遇到或者没...
代码报错：Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
weixin_45459911的博客
07-27 301
今天在复现别人代码的时候遇到了这个问题，一般出现这种情况大概率是版本问题，查了一下确实如此。 自己的numpy版本太高了，改成1.6.2，此问题得以解决。 pip install numpy==1.16.2
报错解决 ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
m0_45521766的博客
10-02 4656
报错解决 ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
Google Colab下下载imdb数据集报错ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False的解决方法
崔昕阳的博客
07-19 1131
错误显示：ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 解决方法： 原因是numpy版本过高 !pip install numpy==1.16.2 点击RESTART RUNTIME即可。 如图所示： ...
【深度学习】ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
shroudiwnl的博客
02-25 149
报错：ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 解决办法，把numpy降版本，原先是1.19.2，降到1.16.2，问题解决。
raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
最新发布
07-24
你遇到的错误： ``` ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False ``` 是因为你尝试加载的 `.npy` 文件是一个 **object 类型数组（即包含字符串、混合类型等非数值类型的数据）**，而 `numpy.load()` 默认参数 `allow_pickle=False`，不允许加载这种类型的数据。 --- ### ✅ 解决方法： 你需要在加载时设置参数 `allow_pickle=True`，如下所示： ```python import numpy as np # 加载 .npy 文件时允许加载 object 类型数组 loaded_array = np.load('data_array.npy', allow_pickle=True) print(loaded_array) ``` --- ### ✅ 原因说明： - `.npy` 文件中如果保存的是 **object 类型数组**（例如包含字符串、列表、字典等），会使用 Python 的 `pickle` 协议进行序列化。 - 从 **NumPy 1.16.3 开始，默认 `allow_pickle=False`**，这是出于安全考虑，防止执行恶意的 pickle 数据。 - 所以，**如果你确认文件来源可信**，可以放心使用 `allow_pickle=True`。 --- ### ✅ 示例：保存和加载 object 数组 ```python import numpy as np # 创建一个 object 类型的数组（包含字符串） data_array = np.array([['男', '北京', '正常'], ['女', '上海', '异常']], dtype=object) # 保存为 .npy 文件 np.save('data_array.npy', data_array) # 加载时必须设置 allow_pickle=True loaded_array = np.load('data_array.npy', allow_pickle=True) print("加载后的数组：") print(loaded_array) ``` --- ### ✅ 注意事项： | 情况 | 是否需要 `allow_pickle=True` | 说明 | |------|-------------------------------|------| | 纯数值数组（如 int、float） | ❌ 不需要 | 可以使用默认方式加载 | | 字符串数组、混合类型数组、包含 list/dict 的数组 | ✅ 需要 | 必须设置 `allow_pickle=True` | | 不信任的 `.npy` 文件 | ⚠️ 警惕 | 使用 `allow_pickle=True` 可能存在安全风险 | --- ### ✅ 延伸建议： 如果你希望避免使用 `object` 类型数组，可以考虑： - 对字符串进行 **标签编码（Label Encoding）** - 使用 **独热编码（One-Hot Encoding）** - 将数据保存为 `.csv` 或 `.h5` 等结构化格式 ---
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