Я пытаюсь передать модель Keras (как функцию) в оболочку KerasClassifier из scikit_learn, а затем использую GridSearchCV для создания некоторых настроек и, наконец, подгонять наборы данных train и test (оба являются массивом numpy)
Затем я с тем же сценарием Python получил различные исключения , некоторые из них:
_1.
Traceback (последний вызов был последним): FileФайл "mnist_flat_imac.py", строка 63, в файле grid_result = validator.fit (train_images, train_labels) "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_search.py",строка 626, в файл fit base_estimator = clone (self.estimator) "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages/sklearn/base.py", строка 62, в клоне new_object_params [имя]= файл clone (param, safe = False) "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages/sklearn/base.py", строка 53, в клоне
отсечено здесь
in _deepcopy_dict y [deepcopy (ключ, памятка)] = deepcopy (значение, памятка) Файл "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/copy.py", строка 174, в deepcopy rv = reductor (4) Ошибка типа: невозможноpickle SwigPyObject objects Исключение, игнорируемое в:> Traceback (последний вызов был последним): файл "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/c_api_util.py", строка 52, в __del__ c_api.TF_DeleteGraph (self.graph) AttributeError: у объекта 'ScopedTFGraph' нет атрибута 'graph'
_2.
Трассировка (последний вызов был последним): файл "mnist_flat_imac.py", строка 63, в файле grid_result = validator.fit (train_images, train_labels) "/ home / longnv / PYTHON_ENV / DataScience / lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_search.py ", строка 626, в нужном файле base_estimator = clone (self.estimator)" /home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages / sklearn / base.py ", строка 62, в клоне файл new_object_params [name] = клон (param, safe = False)" /home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages/sklearn/base.py ", строка 53, в клоне, возвращает файл copy.deepcopy (оценщик)" /home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/copy.py ", строка 182, в глубокой копии y = _reconstruct (x,rv, 1, memo) Файл "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/copy.py", строка 297, в _reconstruct
, отсекаемый здесь
в глубокой копии y = _reconstruct (x, rv, 1, memo) Файл "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/copy.py", строка 297, в _reconstruct state = deepcopy (state, memo) Файл "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/copy.py", строка 155, в deepcopy y = файл копира (x, memo) "/home / longnv / PYTHON_ENV / DataScience / lib / python3.5 / copy.py ", строка 243, в _deepcopy_dict y [deepcopy (ключ, памятка)] = файл Deepcopy (значение, памятка)" / home / longnv / PYTHON_ENV / DataScience/lib/python3.5/copy.py ", строка 174, в deepcopy rv = reductor (4) TypeError: невозможно выбрать объекты SwigPyObject
_3.
Traceback (последний вызов был последним): файл "mnist_flat_imac.py", строка 63, в файле grid_result = validator.fit (train_images, train_labels) "/ home / longnv / PYTHON_ENV / DataScience / lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_search.py ", строка 626, в нужном файле base_estimator = clone (self.estimator)" /home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages / sklearn / base.py ", строка 62, в клоне файл new_object_params [name] = клон (param, safe = False)" /home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/site-packages/sklearn/base.py ", строка 53, в клоне
отсечено здесь
в _deepcopy_dicty [deepcopy (key, memo)] = файл deepcopy (value, memo) Файл "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/copy.py", строка 182, в глубокой копии y = _reconstruct (x, rv, 1, памятка) Файл "/home/longnv/PYTHON_ENV/DataScience/lib/python3.5/copy.py", строка 306, в _reconstruct y. dict .update (state) AttributeError: 'NoneType'У объекта нет атрибута' update '
Почему он выдает разные ошибки с одним и тем же скриптом python?И как я могу это исправить?
Огромное спасибо!
PS
- python: 3,5
- tenorflow: 1.10.1
- pandas: 0.23.4
- Ubuntu: универсальный 4.4.0-124