TypeError：无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray答案

【问题标题】：TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_TypeError：无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray
【发布时间】：2019-09-07 11:57:15
【问题描述】：

如何将 numpy ndarry 转换为 torch 张量？

这是我的数据：

array([array([-0.4287  , -1.193   , -2.156   , -0.2264  , -1.978   , -1.101   ,   -3.395   ,  0.2974  ], dtype=float16),
   array([-0.3386 ,  1.398  , -1.083  ,  0.2961 , -0.7354 , -1.326  , -4.33   ,  0.6284 ], dtype=float16)], 
   dtype=object)

【问题讨论】：

你能告诉我们一个小例子，你是如何尝试将 numpy 数组转换为 torch 张量的吗？这样我们就可以自己运行了？
pytorch 从对象 dtype 数组创建 tensor 时遇到问题我并不感到惊讶。那是一个数组数组——存储在内存中其他地方的数组。但它可能适用于data.tolist()，一个数组列表。或者使用np.stack(data) 将它们加入一个二维数组。这仅适用于组件数组具有相同形状的情况（如这里所示）。

标签： numpy pytorch

【解决方案1】：

很难正确回答，因为您没有向我们展示您是如何尝试做到的。从您的错误消息中，我可以看到您尝试将包含对象的 numpy 数组转换为火炬张量。这不起作用，您将需要一个数字数据类型：

import torch
import numpy as np

# Your test array without 'dtype=object'
a = np.array([
   np.array([-0.4287  , -1.193   , -2.156   , -0.2264  , -1.978   , -1.101   ,   -3.395   ,  0.2974  ], dtype=np.float16),
   np.array([-0.3386 ,  1.398  , -1.083  ,  0.2961 , -0.7354 , -1.326  , -4.33   ,  0.6284 ], dtype=np.float16)
])

print(a.dtype) # This should not be 'object'

b = torch.from_numpy(a)

print(b)

输出

float16
tensor([[-0.4287, -1.1934, -2.1562, -0.2264, -1.9775, -1.1006, -3.3945,  0.2974],
        [-0.3386,  1.3984, -1.0830,  0.2961, -0.7354, -1.3262, -4.3281,  0.6284]],
       dtype=torch.float16)

【讨论】：

你的a 是一个元组。它不应该有dtype。
不，它不是一个元组。我添加了一些缩进，以便人们可以更清楚地看到它。

【解决方案2】：

只是添加到上面写的内容-

首先，您应该确保您的数组 dtype 不是“O”（对象）。

您可以通过以下方式执行此操作：(credit)

a=np.vstack(a).astype(np.float)

那么你可以使用：

b = torch.from_numpy(a)

【讨论】：