错误(theano.gof.opt)：由于: constant_folding而导致的优化失败

Question

在神经网络与深度学习中，有一个名为network3的对象(它是为python2.7和theano 0.7编写的PY文件)。我将其修改为使用python3.6和theano 1.0.3运行。但是，当我运行以下代码时：

import network3
from network3 import Network
from network3 import ConvPoolLayer , FullyConnectedLayer , SoftmaxLayer

training_data , validation_data , test_data = network3.load_data_shared()

mini_batch_size = 10

net = Network([FullyConnectedLayer(n_in=784, n_out=100),
               SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

net.SGD(training_data , 60, mini_batch_size , 0.1, validation_data , test_data)

它返回了许多类似模式的错误，如下所示：

错误(theano.gof.opt)：由于: constant_folding而导致的优化失败 错误(theano.gof.opt)：节点:MakeVector{dtype=‘int64 64’}(TensorConstant{10}，TensorConstant{100}) AttributeError:模块“numpy.core.multiarray”没有属性“_get_ndarray_c_version”

然后输出的最后一段是：

AttributeError：(编译节点时发生了以下错误，Elemwise{Composite{(i0 * (i1 + i2))}}(TensorConstant{10}, TensorConstant{1}, <TensorType(int64, scalar)>)，'\n'，模块'numpy.core.multiarray‘没有属性’_get_ndarray_c_version‘)

我认为第1379行造成了错误：

   1298                                  libraries=self.libraries(),
   1299                                  header_dirs=self.header_dirs(),
-> 1300                                  c_compiler=self.c_compiler(),
   1301                                  )
   1302 

~\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\theano\gof\cc.py in cmodule_key_(self, fgraph, no_recycling, compile_args, libraries, header_dirs, insert_config_hash, c_compiler)
   1377         # DynamicModule always add the include <numpy/arrayobject.h>
   1378         sig.append('NPY_ABI_VERSION=0x%X' %
-> 1379                    np.core.multiarray._get_ndarray_c_version())
   1380         if c_compiler:
   1381             sig.append('c_compiler_str=' + c_compiler.version_str())

AttributeError: ('The following error happened while compiling the node', Elemwise{Composite{(i0 * (i1 + i2))}}(TensorConstant{10}, TensorConstant{1}, <TensorType(int64, scalar)>), '\n', "module 'numpy.core.multiarray' has no attribute '_get_ndarray_c_version'")

我搜索了这些问题，但没有找到相关的解决方案。你能帮忙吗？

提前谢谢。

Answer 1

你的粗野版是什么？打开python终端，运行以下行from numpy import __version__，然后运行print(__version__)。在我使用的numpy版本(1.14.2)中，这个函数是很好定义的。

有时，包更新可以使一个函数贬值，甚至删除一个函数，但也可以提出一个新的函数来替换旧的函数。我不知道是否是这样，但要时刻注意到这种可能性。