Как исправить ошибку «Массивы объектов не загружаются, когда allow_pickle = False» для функции imdb.load_data ()?

Я пытаюсь реализовать пример двоичной классификации, используя набор данных IMDb в Google Colab . Я уже реализовал эту модель раньше. Но когда я попытался сделать это снова через несколько дней, он вернул ошибку значения: «Массивы объектов не могут быть загружены, когда allow_pickle = False» для функции load_data ().

Я уже пробовал решить эту проблему, ссылаясь на существующий ответ для аналогичной проблемы: Как исправить «Массивы объектов не могут быть загружены, когда allow_pickle = False» в алгоритме sketch_rnn. Но оказалось, что простого добавления аргумента allow_pickle недостаточно.

Мой код:

from keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

Ошибка:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-2ab3902db485> in <module>()
      1 from keras.datasets import imdb
----> 2 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/datasets/imdb.py in load_data(path, num_words, skip_top, maxlen, seed, start_char, oov_char, index_from, **kwargs)
     57                     file_hash='599dadb1135973df5b59232a0e9a887c')
     58     with np.load(path) as f:
---> 59         x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train']
     60         x_test, labels_test = f['x_test'], f['y_test']
     61 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in __getitem__(self, key)
    260                 return format.read_array(bytes,
    261                                          allow_pickle=self.allow_pickle,
--> 262                                          pickle_kwargs=self.pickle_kwargs)
    263             else:
    264                 return self.zip.read(key)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/format.py in read_array(fp, allow_pickle, pickle_kwargs)
    690         # The array contained Python objects. We need to unpickle the data.
    691         if not allow_pickle:
--> 692             raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when "
    693                              "allow_pickle=False")
    694         if pickle_kwargs is None:

ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

Вот трюк, imdb.load_dataпозволяющий разрешить рассол в блокноте, заменив эту строку:

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

этим:

import numpy as np
# save np.load
np_load_old = np.load

# modify the default parameters of np.load
np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k)

# call load_data with allow_pickle implicitly set to true
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

# restore np.load for future normal usage
np.load = np_load_old

Эта проблема все еще актуальна для keras git. Я надеюсь, что проблема будет решена как можно скорее. А пока попробуйте понизить свою версию numpy до 1.16.2. Вроде решает проблему.

!pip install numpy==1.16.1
import numpy as np

Эта версия numpy имеет значение по умолчанию allow_pickleas True.

После этой проблемы на GitHub официальное решение - отредактировать файл imdb.py. Это исправление сработало для меня без необходимости понижать версию numpy. Найдите файл imdb.py по адресу tensorflow/python/keras/datasets/imdb.py(полный путь для меня был: C:\Anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras\datasets\imdb.py- другие установки будут другими) и измените строку 85 в соответствии с diff:

-  with np.load(path) as f:
+  with np.load(path, allow_pickle=True) as f:

Причина изменения - безопасность для предотвращения Python-эквивалента SQL-инъекции в маринованный файл. Приведенное выше изменение повлияет ТОЛЬКО на данные imdb, и поэтому вы сохраните безопасность в другом месте (не понижая numpy).

Я просто использовал allow_pickle = True в качестве аргумента для np.load (), и у меня это сработало.

В моем случае работал с:

np.load(path, allow_pickle=True)

Я думаю, что ответ от cheez ( https://stackoverflow.com/users/122933/cheez ) - самый простой и эффективный. Я бы немного уточнил его, чтобы он не изменял функцию numpy на весь период сеанса.

Мое предложение ниже. Я использую его для загрузки набора данных reuters из keras, который показывает такую ​​же ошибку:

old = np.load
np.load = lambda *a,**k: old(*a,**k,allow_pickle=True)

from keras.datasets import reuters
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)

np.load = old
del(old)

Вы можете попробовать изменить значение флага

np.load(training_image_names_array,allow_pickle=True)

Ни одно из перечисленных выше решений у меня не помогло: я запускаю anaconda с python 3.7.3. Для меня сработало

• запустите "conda install numpy == 1.16.1" из Anaconda powershell

• закройте и снова откройте блокнот

на ноутбуке jupyter с использованием

np_load_old = np.load

# modify the default parameters of np.load
np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k)

работал нормально, но проблема возникает, когда вы используете этот метод в spyder (вам нужно перезапускать ядро ​​каждый раз, иначе вы получите ошибку вроде:

TypeError: () получил несколько значений для аргумента ключевого слова allow_pickle

Я решил эту проблему, используя решение здесь :

Я приземлился здесь, попробовал ваши пути и не мог понять.

На самом деле я работал над заранее заданным кодом, в котором

pickle.load(path)

был использован, поэтому я заменил его на

np.load(path, allow_pickle=True)

Да, установка предыдущей версии numpy решила проблему.

Для тех, кто использует PyCharm IDE:

в моей IDE (Pycharm), File-> Settings-> Project Interpreter: я обнаружил, что мой numpy равен 1.16.3, поэтому я вернулся к 1.16.1. Нажмите + и введите numpy в поиске, отметьте «указать версию»: 1.16.1 и выберите -> установить пакет.

найдите путь к imdb.py, затем просто добавьте флаг в np.load (путь, ... флаг ...)

    def load_data(.......):
    .......................................
    .......................................
    - with np.load(path) as f:
    + with np.load(path,allow_pickle=True) as f:

Это работа для меня

        np_load_old = np.load
        np.load = lambda *a: np_load_old(*a, allow_pickle=True)
        (x_train, y_train), (x_test, y_test) = reuters.load_data(num_words=None, test_split=0.2)
        np.load = np_load_old

Я обнаружил, что TensorFlow 2.0 (я использую 2.0.0-alpha0) несовместим с последней версией Numpy, т.е. v1.17.0 (и, возможно, v1.16.5 +). Как только TF2 импортируется, он выдает огромный список FutureWarning, который выглядит примерно так:

FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:542: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:543: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.

Это также привело к ошибке allow_pickle при попытке загрузить набор данных imdb из keras

Я попытался использовать следующее решение, которое отлично работало, но мне приходилось делать это в каждом отдельном проекте, в котором я импортировал TF2 или tf.keras.

np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k)

Самым простым решением, которое я нашел, было либо установить numpy 1.16.1 глобально, либо использовать совместимые версии tensorflow и numpy в виртуальной среде.

Моя цель в этом ответе - указать, что это не просто проблема с imdb.load_data, а более серьезная проблема, вызванная несовместимостью версий TF2 и Numpy, и может привести к множеству других скрытых ошибок или проблем.

У Tensorflow есть исправление в версии tf-nightly.

!pip install tf-nightly

Текущая версия - 2.0.0-dev20190511.

Ответ @cheez когда - то не работает и рекурсивно вызвать функцию снова и снова. Чтобы решить эту проблему, вы должны глубоко скопировать функцию. Вы можете сделать это с помощью функции partial, поэтому окончательный код:

import numpy as np
from functools import partial

# save np.load
np_load_old = partial(np.load)

# modify the default parameters of np.load
np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k)

# call load_data with allow_pickle implicitly set to true
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = 
imdb.load_data(num_words=10000)

# restore np.load for future normal usage
np.load = np_load_old

Обычно я не публикую такие сообщения, но это меня очень раздражало. Путаница возникает из-за того, что некоторые imdb.pyфайлы Keras уже обновлены:

with np.load(path) as f:

к версии с allow_pickle=True. Обязательно проверьте файл imdb.py, чтобы увидеть, было ли это изменение уже реализовано. Если это было отрегулировано, следующее работает нормально:

from keras.datasets import imdb
(train_text, train_labels), (test_text, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

Самый простой способ изменить imdb.pyнастройки , allow_pickle=Trueчтобы np.loadв строке , где imdb.pyкидает ошибку.