ValueError: The hardcoded shape for thenumber of rows in the filter (5) isn't the run time shape (6)

最新推荐文章于 2024-12-28 08:30:00 发布
最新推荐文章于 2024-12-28 08:30:00 发布
阅读量167 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python git
原文链接：http://www.cnblogs.com/mandalalala/p/6798266.html
本文记录了一次由于滤波器大小配置错误导致的Theano运行时异常，并分享了解决该问题的过程。错误出现在使用预训练的卷积神经网络模型进行人脸识别任务时。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Traceback (most recent call last):

 File"E:\tools\Anaconda\lib\site-packages\theano\compile\function_module.py",line 859, in __call__

   outputs = self.fn()

ValueError: The hardcoded shape for thenumber of rows in the filter (5) isn't the run time shape (6).

 

During handling of the above exception,another exception occurred:

 

Traceback (most recent call last):

 File "E:/Git/MachineLearning/DeepLearning Tutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces)/use_cnn_new.py",line 189, in <module>

   use_CNN()

 File "E:/Git/MachineLearning/DeepLearningTutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces)/use_cnn_new.py", line 180, inuse_CNN

   pred = f(faces)

 File "E:\tools\Anaconda\lib\site-packages\theano\compile\function_module.py",line 871, in __call__

   storage_map=getattr(self.fn, 'storage_map', None))

 File "E:\tools\Anaconda\lib\site-packages\theano\gof\link.py",line 314, in raise_with_op

   reraise(exc_type, exc_value, exc_trace)

 File "E:\tools\Anaconda\lib\site-packages\six.py", line 685,in reraise

   raise value.with_traceback(tb)

 File"E:\tools\Anaconda\lib\site-packages\theano\compile\function_module.py",line 859, in __call__

   outputs = self.fn()

ValueError: The hardcoded shape for the number of rows in the filter(5) isn't the run time shape (6).

Apply node that caused the error:ConvOp{('imshp', (1, 40, 50)),('kshp', (5, 5)),('nkern', 5),('bsize',1680),('dx', 1),('dy', 1),('out_mode', 'valid'),('unroll_batch',2),('unroll_kern', 5),('unroll_patch', False),('imshp_logical', (1, 40,50)),('kshp_logical', (5, 5)),('kshp_logical_top_aligned', True)}(Reshape{4}.0,<TensorType(float64, 4D)>)

Toposort index: 5

Inputs types: [TensorType(float64, (False,True, False, False)), TensorType(float64, 4D)]

Inputs shapes: [(1680, 1, 40, 50), (5, 1,6, 6)]

Inputs strides: [(16000, 16000, 400, 8),(288, 288, 48, 8)]

Inputs values: ['not shown', 'not shown']

Outputs clients: [[Pool{ds=(2, 2),ignore_border=True, st=(2, 2), padding=(0, 0), mode='max'}(ConvOp{('imshp', (1,40, 50)),('kshp', (5, 5)),('nkern', 5),('bsize', 1680),('dx', 1),('dy',1),('out_mode', 'valid'),('unroll_batch', 2),('unroll_kern',5),('unroll_patch', False),('imshp_logical', (1, 40, 50)),('kshp_logical', (5,5)),('kshp_logical_top_aligned', True)}.0)]]

 

Backtrace when the node is created(useTheano flag traceback.limit=N to make it longer):

 File "E:/Git/MachineLearning/DeepLearningTutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces)/use_cnn_new.py", line 189, in<module>

   use_CNN()

 File "E:/Git/MachineLearning/DeepLearningTutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces)/use_cnn_new.py", line 149, inuse_CNN

   poolsize=(2, 2)

 File "E:/Git/MachineLearning/DeepLearningTutorials/FaceRecognition_CNN(olivettifaces)/use_cnn_new.py", line 111, in__init__

   image_shape=image_shape

 

HINT: Use the Theano flag'exception_verbosity=high' for a debugprint and storage map footprint of thisapply node.

 

ValueError: The hardcoded shape for the number of rows in the filter(5) isn't the run time shape (6).来自于theano.tensor.nnet.conv

很明显的错误，就是训练时的滤波器大小和使用时的滤波器大小不一样。

眼花了，没看到训练时用的滤波器大小是6



转载于:https://www.cnblogs.com/mandalalala/p/6798266.html

ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path.解决方案
weixin_43178406的博客
06-30 7万+
本文主要介绍了ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path. Please try again or make sure your Internet connection is on.解决方案，希望能对学习python的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
解决ValueError: n_splits=10 cannot be greater than the number of members in each class.
优快云 精品推荐
08-28 1222
在训练模型时使用到了交叉验证，当我设置 `n_split = 10` 出现如下问题 `ValueError: n_splits=10 cannot be greater than the number of members in each class.`
python-霍兰德人格分析
u012857674的博客
05-15 3572
#HollandRadarDraw import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)',\ ...
ValueError: The number of FixedLocator locations (9), usually from a call to set_ticks, does not mat
Muxiu
08-04 2176
否则会报错，数据需要闭合，轴也要闭合，标签也要闭合，但是标签的闭合，因为标签 labels 多出了一个，会出现一个数据个数不一致的问题，所以需要。这个是少了某个标签的闭合步骤。
信号处理之频谱原理与python实现
脑机接口社区
06-25 6301
目录频谱分析FFT频谱分析原理下面就用python案例进行说明案例1案例2短时傅里叶变换STFT 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：941473018 EEG信号是大脑神经元电活动的直接反应，包含着丰富的信息，但EEG信号幅值小，其中又混杂有噪声干扰，如何从EEG信号中抽取我们所感兴趣的信号是一个极为重要的问题。自1932年Dietch首先提出用傅里叶变换方法来分析EEG信号，该领域相继引入了频域分析、时域分析等脑电分析的经典方法
vnpy 服务器当前无响应,实盘交易出现“触发异常，未响应”
weixin_36071392的博客
08-02 823
qt.network.ssl: QSslSocket: cannot call unresolved function SSL_set_psk_use_session_callbackqt.network.ssl: QSslSocket: cannot call unresolved function SSL_set_psk_use_session_callbackqt.network.ssl: ...
分析错误ValueError: could not determine the shape of object type ‘Series‘
qlkaicx的博客
05-07 818
通常发生在尝试将 pandas 的 Series 直接转换为 PyTorch 的 tensor 时，尤其是当 Series 的数据类型不明确或者包含非数值类型的数据时。为了修正这个问题，确保在转换之前将 Series 转换为合适的 numpy 数组，并且确保数据类型是连续的。能够安全地用于改变一维数组的形状，使其成为列向量，这对于很多机器学习任务是必需的。被正确处理成 PyTorch 需要的形式，避免了。这段代码中的修改确保了。
pd.read_json时出现ValueError: Value is too big!的解决方案
热门推荐
weixin_43178406的博客
12-28 9万+
本文主要介绍了pd.read_json时出现ValueError: Value is too big!的解决方案，希望能对使用pandas的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
Python ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions 合并矩阵报错解决方法
景墨轩
09-08 6945
python中使用 numpy库 合并矩阵A和矩阵B 报错内容 ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions 一般密集（dense）矩阵的合并不报错；而稀疏矩阵报错了，即在矩阵中，多数的元素为0。 解决方法1 1、纵向合并函数 np.vstack((A,B)) 使用下面函数代替 np.row_stack((A,B)) 2、横向合并函数 np.hstack((A,B)) 使用下面函数代替 np.column_sta
Matplotib tutorial(2)
思维迷宫
01-23 842
Figures, Subplots, Axes and Ticks So far we have used implicit figure and axes creation. This is handy for fast plots. We can have more control over the display using figure, subplot, and axes expl
python把桢写入txt_Python 2和3中的异常泄漏
weixin_40008339的博客
01-14 104
最近，我觉得移植一个小包到Python 3，但遭遇了traceback循环引用问题。这篇博客是我不得不做的检测工作的结果，它既能让自己重新熟悉这个问题(已经没做这类事情好几年了)，又能发现Python 3的具体行为。背景在Python 2中，异常作为三种独立的对象进行内部存储：类型，值和traceback对象。值一般是Python代码运行时的类型的一个实例，因此，大部分时间，我们都只是在处理值和t...
InvalidArgumentError : Shape in shape_and_slice spec [,] does not match the shape stored in checkpoi
技术宅自娱自乐
02-02 1225
解决方法： classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[10, 20, 10],n_classes=2,                                               model_dir="/tmp/iris_model") 这
//Python学习// 第4周 简单分支、多分支、异常处理、循环结构
Kathleen_yuan的博客
03-11 451
1.PM2.5:if，if def main(): PM=eval(input("What is today's PM2.5?")) if PM>75: print("UNhealth") if PM<35: print("Good") main() 2.二次方程求解:if else import math def main(): print("This...
Java读取pkl文件_theano csv到pkl文件
weixin_28895433的博客
03-01 1439
我正在尝试将一个pkl文件从csv起点加载到theano中import numpy as npimport csvimport gzip, cPicklefrom numpy import genfromtxtimport theanoimport theano.tensor as T#Open csv file and read in datacsvFile = "filename.csv"my...
应用Python绘制雷达图时遇到的坑
yingzi的技术博客
04-17 4079
ValueError: The number of FixedLocator locations (9), usually from a call to set_ticks, does not match the number of ticklabels (8). 运行书中例题时发现了这个错误， 原代码如上： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.fami
ValueError: The number of weights does not match the population 这个报错的原因是什么
最新发布
06-07
<think>首先，用户的问题是：“我想查找关于ValueError报错的原因，涉及权重数量与种群不匹配的问题。请问ValueError&#39;Thenumberofweightsdoesnotmatchthepopulation&#39;原因分析解决方案”系统级指令：-所有行内数学表达式使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。用户提供的引用：-引用[1]:关于choices()方法，参数包括population,weights,cum_weights,k。-引用[2]:关于shuffle()方法。-引用[3]:解释了ValueError，是由于权重数量与population不匹配，调用random.choices(a,b,weights)时出了问题。用户说这些引用仅供参考，不是用户真正的需求，应参考用户上一次的问题和我的回答。但在这个交互中，我是第一轮回应，所以基于当前问题。用户需求：分析ValueError&#39;Thenumberofweightsdoesnotmatchthepopulation&#39;的原因和解决方案。我的回答需要：1.**原因分析**：解释为什么出现这个错误。2.**解决方案**：提供修复方法。3.**结构清晰**：逐步解决问题。4.**使用中文**。5.**生成相关问题**。6.**引用标识**：在引用段落末尾添加引用标识，但引用已经提供，我在回答中引用它们。-引用[3]直接相关：提到参数顺序问题，random.choices(a,b,weights)，a是population，b是k，weights是第三个参数。-错误是因为weights的数量必须与population的长度匹配。分析错误：-random.choices()函数的签名：`choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)`-引用[3]说：ValueError:Thenumberofweightsdoesnotmatchthepopulation。-如果提供的weights参数是一个列表或序列，它的长度必须与population的长度相同。如果长度不同，Python抛出ValueError。原因：-当调用random.choices()时，如果指定了weights，但它的元素数量不等于population的元素数量。解决方案：-确保weights列表的长度与population列表的长度相同。-检查代码中的参数：引用[3]暗示参数顺序问题，random.choices(a,b,weights)，实际应该是：-第一个参数：population(序列)-第二个可选参数：weights-k表示样本数，但k应该是命名参数或直接传递。标准用法：`choices(population,weights=weights_list,k=n)`-错误可能是由于误传参数，比如weights位置错误。在回答中：-使用中文。-结构：-开头简述问题。-原因分析。-解决方案步骤。-示例代码修复。-生成相关问题。-添加引用标识到相关部分。生成相关问题：-类似于系统指令的示例：在最后添加相关问题。引用标识：-在回答中，引用提供的引用时，在段落末尾加[^1],[^2],[^3]。LaTeX：用户问题没有明显数学内容，所以可能不需要，但指令说所有行内数学表达式用$...$，所以我注意如果有数学内容就用。响应大纲：1.**引言**：解释问题。2.**原因分析**：-这个错误发生在Python的random.choices()方法中。-当weights参数提供的列表长度与population序列的长度不匹配时。-引用[3]提到这个问题。3.**解决方案**：-确认population和weights的长度相同。-示例代码如何正确调用。-修复可能的参数顺序错误。4.**代码示例**：提供一个正确的例子。5.**结论**。6.**相关问题**。确保回答真实可靠：基于Python标准库文档。</think> ### ValueError &#39;The number of weights does not match the population&#39; 原因分析与解决方案 在 Python 编程中，当您使用 `random.choices()` 函数时，如果出现 `ValueError: The number of weights does not match the population` 错误，这表示您提供的权重（weights）列表的长度与种群（population）序列的长度不一致。我将逐步帮助您分析原因并提供解决方案，确保回答基于真实可靠的 Python 文档和您的引用信息[^3]。 --- ### **原因分析** 这个错误的核心是 `random.choices()` 函数的参数不匹配。让我们回顾函数签名（来自 Python 标准库）： `choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)` - **population** 是一个可迭代对象，如列表或元组，包含需要随机选择的候选项。 - **weights**（可选参数）是一个长度与 population 相同的序列，指定每个候选项的相对权重（权重值越大，被选中的概率越高）。 - 如果提供了 weights 参数，则其元素数量必须严格等于 population 的元素数量；否则，Python 抛出 `ValueError`，错误消息直接指出：“The number of weights does not match the population”。在数学上，如果 population 有 $n$ 个元素，那么 weights 必须是长度为 $n$ 的序列，否则会导致概率分布计算失败，因为每个权重值需要映射到对应的 population 元素上[^3]。 例如： - 如果 population 是列表 `[1, 2, 3]`，长度 $n = 3$。 - 合法的 weights 列表必须也有 3 个元素，例如 `[0.5, 0.3, 0.2]`。 - 不合法的 weights：如 `[0.5, 0.3]`（长度 $2 < 3$）或 `[0.5, 0.3, 0.2, 0.1]`（长度 $4 > 3$）。 常见原因包括： 1. **参数位置错误**：在调用 `random.choices()` 时，参数顺序混乱。例如，错误调用 `choices(population, k, weights)` 而不是正确指定命名参数 `choices(population, weights=weights_list, k=n)`。您的引用[^3] 提到 `random.choices(a, b, weights)` 的形式可能存在误解：`a` 应为 population，`b` 应为样本数 `k`，但如果不明确指定 weights 的位置，系统会误判[^3]。 2. **数据类型或初始化问题**： weights 或 population 可能是动态生成的（如来自用户输入或文件读取），在运行时长度发生了变化，导致不匹配。 3. **权重格式错误**： weights 可能被传递为 None 或空列表，或者是未初始化的变量。 此错误是 Python 内置函数的一种完整性检查，防止无效概率分布，确保随机抽样正确[^1][^3]。 --- ### **解决方案** 解决此错误的关键是确保 weights 的长度始终匹配 population 的长度。以下是分步解决方案： 1. **检查并修正代码逻辑**： - 在调用 `random.choices()` 时，明确使用命名参数以避免位置混淆。正确的语法为： ```python import random # 示例： population 长度为 n, weights 长度也为 n population = [1, 2, 3, 4] # n = 4 weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] # 长度必须为 4 k = 2 # 随机选择的样本数 result = random.choices(population, weights=weights, k=k) ``` - 错误示例（会引起 ValueError）： ```python # 错误调用：weights 长度不匹配，population 有 3 个元素，但 weights 只有 2 个 wrong_result = random.choices([1, 2, 3], weights=[0.5, 0.3]) # 这会抛出 ValueError ``` - 修复提示：如果权重来源于计算（如数据库查询或数学函数），添加长度验证： ```python if len(weights) != len(population): weights = [1.0] * len(population) # 如果没有权重，设为均匀权重 result = random.choices(population, weights=weights, k=k) ``` 2. **调试和验证**： - 在代码中添加调试语句，打印 len(population) 和 len(weights)： ```python print(f"Population length: {len(population)}, Weights length: {len(weights)}") ``` - 确保 population 和 weights 都不是 None 或空。如果是空列表，函数会正常执行，但可能无效；如果为 None，则使用默认均匀权重（不会报错）。 3. **处理动态数据**： - 如果 population 或 weights 来自外部输入（如文件或 API），添加异常处理： ```python try: result = random.choices(population, weights=weights, k=k) except ValueError as e: print(f"错误: {e}。请检查 population 和 weights 长度。") # 可选修复：设为均匀权重 weights = [1.0] * len(population) # 均匀分布 result = random.choices(population, weights=weights, k=k) ``` - 或使用其他参数如 `cum_weights`（累积权重），它也需要匹配长度。例如： $$ \text{cum\_weights} = [w_1, w_1 + w_2, \ldots, w_1 + w_2 + \cdots + w_n] $$ 4. **测试和验证**： - 运行一个简单测试案例确认： ```python import random population = [&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;] weights = [3, 1, 2] # 长度匹配，权重总和可不同 result = random.choices(population, weights=weights, k=1) print(result) # 应输出如 [&#39;a&#39;]，无错误 ``` 遵循这些步骤，错误应被修复。记得在开发中使用 IDE 或工具（如 Python&#39;s pdb 调试器）来捕获类似问题[^2][^3]。 --- ### **相关问题** 如果您的错误已解决，或者您想深入探索随机函数，我生成了以下相关问题供参考： 1. 如何处理 `random.choices()` 中的权重总和为 0 或负数的情况？ 2. `random.choices()` 和 `random.shuffle()` 在性能和应用场景上有什么差异？[^2] 3. 在概率抽样中，如何保证权重设置公平性和随机性？（涉及概率论，如 $P(X_i) = \frac{w_i}{\sum w_j}$） 如果您提供更多代码片段或上下文，我可以进一步优化解决方案！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值