Python：弃用警告：元素 == 比较失败；这将在未来引发错误

Question

我在将模型的预测与训练集的标签进行比较时遇到了问题。我使用的数组有形状：

训练集 (200000, 28, 28) (200000,)
验证集 (10000, 28, 28) (10000,)
测试集 (10000, 28, 28) (10000,)

但是，当使用函数检查准确性时：

def accuracy(predictions, labels):
    return (100.0 * np.sum(np.argmax(predictions, 1) == np.argmax(labels, 1))
          / predictions.shape[0])

它给了我：

C:\Users\Arslan\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:5: DeprecationWarning: elementwise == 比较失败；这将在未来引发错误。 """

它给出了所有数据集的准确度为 0%。

我认为我们无法使用 '==' 比较数组。我怎样才能以正确的方式比较数组？

Answer 1

我假设错误发生在这个表达式中：

np.sum(np.argmax(predictions, 1) == np.argmax(labels, 1))

你能告诉我们关于predictions、labels这两个数组的一些信息吗？通常的东西 - dtype，形状，一些样本值。也许多走一步，为每个人显示np.argmax(...)。

在numpy 中，您可以比较大小相同的数组，但比较大小不匹配的数组变得更加挑剔：

In [522]: np.arange(10)==np.arange(5,15)
Out[522]: array([False, False, False, False, False, False, False, False, False, False], dtype=bool)
In [523]: np.arange(10)==np.arange(5,14)
/usr/local/bin/ipython3:1: DeprecationWarning: elementwise == comparison failed; this will raise an error in the future.
  #!/usr/bin/python3
Out[523]: False

Answer 2

这个错误告诉你你正在执行的比较没有意义，因为两个数组有不同的形状，因此它不能执行元素比较。这是一个例子：

x = np.random.randint(0,5,(3,2))
y = np.random.randint(0,5,(5,7))

尝试执行x==y 将产生：

DeprecationWarning：元素比较失败；这将在未来引发错误。 x==y

正确的做法是使用np.array_equal，它会检查形状和元素是否相等：

np.array_equal(x,y)
# False

对于浮点数，np.allclose 更适合，因为它允许控制比较结果的相对和绝对容差。这是一个例子：

x = np.random.random((400,34))
y = x.round(6)

np.array_equal(x,y)
# False
np.allclose(x,y)
# False
np.allclose(x,y, atol=1e-05)
# True

Answer 3

我通过将 python 升级到 3.6.4（最新）解决了这个问题

conda update python