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问向量不能写入，也不能将可写标志设置为True
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Stack Overflow用户

提问于 2019-10-01 18:44:30

回答 1查看 983关注 0票数 0

我正在运行Python3.6.8，并使用以下软件包在虚拟env中工作：

absl-py==0.8.0
astor==0.8.0
Click==7.0
cloudpickle==1.2.2
cycler==0.10.0
dask==2.5.0
dask-glm==0.2.0
dask-ml==1.0.0
distributed==2.5.1
fsspec==0.5.1
gast==0.3.2
google-pasta==0.1.7
grpcio==1.24.0
h5py==2.10.0
HeapDict==1.0.1
joblib==0.13.2
Keras-Applications==1.0.8
Keras-Preprocessing==1.1.0
kiwisolver==1.1.0
llvmlite==0.29.0
Markdown==3.1.1
matplotlib==3.1.1
msgpack==0.6.2
multipledispatch==0.6.0
numba==0.45.1
numpy==1.14.5
packaging==19.2
pandas==0.25.1
Pillow==6.1.0
protobuf==3.9.2
psutil==5.6.3
pyparsing==2.4.2
python-dateutil==2.8.0
pytz==2019.2
PyYAML==5.1.2
scikit-learn==0.21.3
scipy==1.3.1
seaborn==0.9.0
six==1.12.0
sortedcontainers==2.1.0
tblib==1.4.0
tensorboard==1.14.0
tensorflow==1.14.0
tensorflow-estimator==1.14.0
termcolor==1.1.0
toolz==0.10.0
tornado==6.0.3
Werkzeug==0.16.0
wrapt==1.11.2
zict==1.0.0

我正在遵循这个tensorflow指南：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification

我正在加载MNIST-时尚数据集。数据是一个向量，其值从0到255不等。当我试图在0到1(底部的代码)之间缩放值时，我会得到以下错误：

ValueError:输出数组是只读的。

当我试图将WRITTABLE标志设置为true时，我得到以下错误：

ValueError:无法将可写标志设置为此数组的True

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

train_images /= 255.0
test_images /= 255.0

辅助信息：，我试图将numpy降级到1.14.5和1.15.4，并且错误仍然存在。另外，tensorflow 1.14.0要求numpy 1.14.5或更高。

python

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-10-01 18:49:26

解决办法非常简单：

train_images = train_images/255.0
test_images = test_images/255.0

而不是

train_images /= 255.0
test_images /= 255.0

有人能解释一下一种表达方式和另一种表达方式的区别吗？

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58190589

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