Python / Tensorflow / Numpy 设置具有序列错误的数组元素

Question

我正在尝试使用此处找到的生成对抗网络： https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow 我已经安装了所有 prereqs 并下载了代码，但我遇到了一个错误，我不确定它来自哪里。使用任何图像集运行 main.py 后，我收到以下错误：

ValueError: setting an array element with a sequence

它提到的那一行，model.py的第153行，如下：

sample_images = np.array(sample).astype(np.float32)

'sample_images' 似乎设置为 tensorflow 占位符，基于 model.py 的第 75 和 76 行：

self.sample_images= tf.placeholder(tf.float32, [self.sample_size] + [self.output_size, self.output_size, self.c_dim],
                                    name='sample_images')

一些谷歌搜索导致我使用类似“feed_dict”的东西，但是一些实验没有奏效。此外，feed_dict 稍后会在代码中使用，例如第 187 行：

feed_dict={ self.images: batch_images, self.z: batch_z, self.y:batch_labels })

我不确定这是 Python、Tensorflow、Numpy 还是其他导致错误的东西，所以我真的不知道从哪里开始。帮助表示赞赏。

作为参考，我在 Windows 7 上运行 Python 3.5 64 位

谢谢

内森

更新：花了太长时间试图解决这个问题后，我最终启动了一个 Ubuntu 虚拟机，安装了 Python 和 Tensorflow，整个事情运行顺利。不是原始问题的完全答案，但绝对是一种解决方法。

Answer 1

我没有tensorflow，所以不能直接帮助你。但我可以用类似的东西制造你的错误

创建一个包含各种大小列表的 dtype 对象数组：

In [343]: x=np.array([3, [1,2], [1,2,3]],dtype=object)
In [344]: x
Out[344]: array([3, [1, 2], [1, 2, 3]], dtype=object)
In [345]: x.astype(np.float32)
...
ValueError: setting an array element with a sequence.

如果一个或多个元素是一个数组，这同样适用，我想一个 tensorflow 对象，如果可迭代（作为序列），会产生相同的错误。

所以 - 检查sample_images 的dtype，并确定元素的类型。还要检查tensorflow 有自己的方法将其对象转换为浮点数组。不要假设numpy 函数和方法直接作用于tensorflow 对象。