Python TypeError：只能将整数标量数组转换为标量索引

Question

我是 Python 和深度学习的新手。

我正在尝试做一个简单的学习，但是我得到了一个错误：

only integer scalar arrays can be converted to a scalar index. on t_batch = t_label[batch_mask]

t_label 示例：['circle', 'circle', 'rectangle', 'triangle', ..., 'pentagon']

batch_mask 示例：[2 0 2 1 2 2 1 0 0 2 2 1 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0].

train_size = 3 # x_train.shape[0]
batch_size = 22
for i in range(242): # iters_num = 242
   batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)
   print( t_train, batch_mask )
   x_batch = x_train[batch_mask]
   t_batch = t_label[batch_mask]

我使用以下代码加载了图像和标签。 感谢您的帮助。

data_list = glob('dataset\\training\\*\\*.jpg')
def _load_img():

    for v in data_list:
   #     print("Converting " + v + " to NumPy Array ...")       
        data = np.array(Image.open(v))
        data = data.reshape(-1, img_size)

    return data

def _load_label():
    labels = []
    for path in data_list:
        labels.append(get_label_from_path(path))

    return labels

Answer 1

假设t_label 是使用_load_label() 创建的，它是list，并且此类型不支持使用另一个列表（您的batch_mask）进行索引。因此你的错误。

如果您想使用这种类型的索引，您需要将t_label 创建为 NumPy 数组。更具体：

def load_label(data_list):
    labels = []
    for path in data_list:
        labels.append(get_label_from_path(path))
    return np.array(labels)

def load_label_variation(data_list):
    # Use a list comprehension to build list of labels
    labels = [get_label_from_path(path) for path in data_list]
    return np.array(labels)