如何修复在python中使用autograd时出现的"Can't differentiate w.r.t.type <class 'numpy.int64'>“错误
在Python中使用autograd时出现"Can't differentiate w.r.t.type <class 'numpy.int64'>"错误是由于autograd无法对numpy.int64类型进行自动求导造成的。要修复这个错误，可以采取以下几种方法：
- 将输入数据类型转换为支持自动求导的类型：将numpy.int64类型的数据转换为浮点型数据，如numpy.float64。可以使用numpy的astype()方法进行类型转换。例如：
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)
x = x.astype(np.float64)这样就将x的数据类型从numpy.int64转换为numpy.float64，使其支持自动求导。
- 使用其他支持自动求导的库：如果autograd对numpy.int64类型的数据无法进行自动求导，可以尝试使用其他支持自动求导的库，如PyTorch或TensorFlow。这些库提供了更强大的自动求导功能，并支持更多数据类型的自动求导。
- 手动实现求导：如果无法使用自动求导库修复该错误，可以尝试手动实现求导。根据函数的数学表达式，使用数值微分或符号微分的方法计算导数。这种方法比较繁琐，但可以解决autograd无法处理特定数据类型的问题。
总结：修复在Python中使用autograd时出现"Can't differentiate w.r.t.type <class 'numpy.int64'>"错误的方法包括将输入数据类型转换为支持自动求导的类型、使用其他支持自动求导的库，或手动实现求导。具体选择哪种方法取决于具体情况和需求。
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在python中使用autograd函数时，我收到一个错误"Can't differentiate w.r.t.type“。 基本上，我正在尝试为广义线性模型编写代码，我想使用autograd来获得一个函数，该函数描述损失函数相对于w(权重)的导数，然后将其插入scipy.optimize.minimize()。 在执行scipy步骤之前，我一直在尝试通过输入变量的值(在我的示例中是数组)并将梯度的值(也是数组)作为输出来测试我的函数是否工作。下面是我的代码： def generate_data(n,k,m):
w = np.zeros((k,1)) # make f
浏览 235提问于2019-01-05得票数 2
我是个初出茅庐的人。今天，当我使用它处理线性回归时，它显示如下：
KeyError Traceback (most recent call
last)
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/autograd/numpy/numpy_extra.py
in new_array_node(value, tapes)
84 try:
---> 85 return array_dtype_mappings[value.dtype](value, tap
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
回答已采纳
我有一个把向量映射到向量上的函数
我想计算一下它的
，
其中Jacobian被定义为
。
因为我可以用来计算行列式，所以我只需要雅可比矩阵。我知道，但这是使用数值微分，我追求的是自动微分。输入/ (现在我将坚持使用Autograd，它提供了一个autograd.jacobian()方法，但只要得到我想要的东西，我就很乐意使用JAX )。如何用向量值函数正确地使用这个autograd.jacobian()**-function？**
作为一个简单的例子，让我们来看看这个函数
( )
其中有雅可比人
(
产生雅可比行列式
>>> import au
浏览 5提问于2020-01-14得票数 2
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for x in basic_data.columns:
print( type(basic_data[x][4000]) , "\t\t\t\t\t", basic_data[x][4000]) 当我打印它时，它看起来不均匀，我希望两列，类型和值彼此之间的宽度是一样的。 <class 'str'> ФАО ЦЕСНАБАНК г. Степногорск
<class 'str'> ежемесячно
浏览 31提问于2019-10-11得票数 0
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我尝试使用lifetimes标头从给定数据创建新近、频率和T，但它一直显示以下错误:模块'scipy.misc‘没有属性’AttributeError‘。 from lifetimes.plotting import *
from lifetimes.utils import *
from lifetimes.estimation import *
data = summary_data_from_transaction_data(df, 'CustomerID','InvoiceDate', monetary_value_col='Sales
浏览 48提问于2019-05-27得票数 4
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3回答
根据模板值选择方法代码
、、、
我有一个模板c++对象，如下所示
template <typename T, Dimension D>
class Field : public std::vector<T>
{
// ... lot of stuff ...
T differentiate(const gridPoint<D>&, int) const;
};
根据Dimension D的不同，此区分方法的计算方式会有所不同
enum Dimension : std::size_t { _2D = 2, _3D = 3 };
我可以在方法的主体中放一个开关，但是为了
浏览 4提问于2014-11-27得票数 1
我想复制代码，在Google中运行时会得到以下错误？
(/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/autograd/gradcheck.py)：无法从“torch.autograd.gradcheck”torch.autograd.gradcheck导入名称“zero_gradients”
有人能帮我解决这个问题吗？
浏览 13提问于2021-07-17得票数 4
我有一个矮胖的ndarray尺寸的112 * 92。这基本上是用cv2.imread读取的灰度图像。因为它的灰度，所以它的最大值是255。
我正在尝试使用phe paillier库：加密这个数组。
但是，当我运行public_key.encrypt()命令时，会得到一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python3.5/code.py", line 91, in runcode
exec(code, self.locals)
File "<input>", l
浏览 0提问于2018-07-19得票数 1
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我有一个具有如下所示数据类型的数据帧，我想将该数据帧插入到postgres DB中，但由于出现错误can't adapt type 'numpy.int64'而失败
id_code int64
sector object
created_date float64
updated_date float64
如何将这些类型转换为原生python类型，例如从int64 (本质上是'numpy.int64')转换为典型的int类型，然后通过psycopg2客户端为postgres接受。
浏览 534提问于2018-05-31得票数 16
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我已经打包了一个库并上传到Pypi。Pip安装工作，但导入给出“模块找不到”的错误，有什么建议如何调试？ pip install autograd_lib . # works
python -c "import autograd_lib" # ModuleNotFoundError: No module named 'autograd_lib'
浏览 18提问于2019-12-12得票数 0
当我尝试在ipython笔记本中使用seaborn创建一个factorplot时，我得到了这个错误。
下面是堆栈跟踪的结尾：
/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/matplotlib/axes.pyc in get_legend_handles_labels(self, legend_handler_map)
4317 label = handle.get_label()
4318 #if (label is not No
浏览 0提问于2015-05-20得票数 0
我正在尝试使用scipy.optimize运行最小化问题，包括一个NonlinearConstraint。我真的不想自己编写衍生品代码，所以我使用autograd来完成。但是，尽管我对minimize和NonlinearConstraint的参数遵循了完全相同的过程，但第一个方法似乎有效，而第二个方法不起作用。 这是我的MWE： useconstraint = False
import autograd
import autograd.numpy as np
from scipy import optimize
def function(x): return x[0]**2 + x[1]
浏览 37提问于2019-03-08得票数 0
例如，torch.randn函数以及其他函数在给定numpy.int64类型时会发疯：
Python 3.5.5 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Mar 12 2018, 23:12:44)
[GCC 7.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import numpy
>&g
浏览 1提问于2018-03-28得票数 0
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我刚刚开始使用用于python的SQLAlchemy包来维护一个简单的sqlite3数据库，以便进行一些实验。这个bug花了我一段时间才弄明白，所以我想我应该把它发出来。也许有更好的方法来解决我找到的方法。我正在使用Python2.7.2。
当类中有一个Integer列与数据库中的一个表相匹配时，问题就出现了，比如这个简单的Featdata类。
class FeatData(Base):
__tablename__ = 'featdata'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
浏览 0提问于2014-03-29得票数 2
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下面这一行：
img = image.load_img('content/gdrive/My Drive/Practice Machine Learning/Test/Images/' +train['Id'][i]+'.jpg', target_size=(400,400,3))
出现以下错误：
"TypeError:必须是字符串，而不是numpy.int64“
你们能告诉我问题出在哪里吗？我对Python还很陌生。
浏览 0提问于2020-09-12得票数 0
我的损失看起来像
e1, v1 = torch.eig(A)
e2, v2 = torch.eig(B)
sim = torch.matmul(v1, v2.permute(0, 2, 1))
loss_sim = torch.sum(sim)
loss_sim.backward()
其中A和B是shape SEQUENCE_LENGH * SEQUENCE_LENGTH的中间张量
我的代码遇到了这个错误：
File "/usr/local/Anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/tensor.py", line 185, in
浏览 5提问于2021-04-12得票数 0
我在DistributedDataParallel on detectron2上扩展了PyTorch中的一个复杂模型(已经将find_unused_parameters设置为True)。
我添加了一个新的层，为原始网络生成一些额外的输出--最初，该层被冻结(requires_grad = False)，一切正常。后来我决定解冻这一层。不幸的是，这在多个GPU上导致了这个错误：
-- Process 0 terminated with the following error:
Traceback (most recent call last):
...
File "/xxx/trai
浏览 6提问于2021-06-16得票数 0
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1回答
具有任意大整数自动转换的语言？
、、、、
除了用于数值计算的主要高级语言(例如R、Python、Matlab、Julia.)，是否有将任意长整数自动转换成某种可变大小类型而不是溢出的方法？
EDIT只是好奇哪种语言会向不知道不同类型的内存限制的用户显示错误的算术操作结果。
这就是我所发现的：
朱莉娅
->您需要显式地使用一个专门的结构
julia> 999^999
-1298546076401438441
julia> BigInt(999)^BigInt(999)
368063488259223267894700840060521865838338232037353204655959621437025609300
浏览 2提问于2022-05-02得票数 1
1回答
我需要构建一个具有以下规范的RNN (不使用nn.RNN)：
它应该有一套重量[
- It is a chanracter RNN.
- It should have 1 hidden layer
- Wxh (from input layer to hidden layer )
- Whh (from the recurrent connection in the hidden layer)
- W ho (from hidden layer to output layer)
- I need to use `Tanh` for hidden layer
- I need to
浏览 0提问于2018-04-23得票数 0
2回答
在“ of torch.autograd.grad”中指出，对于参数，
参数：
输出(张量序列)-差异化函数的输出。
输入(张量序列)-输入w.r.t.其中的梯度将被返回(而不是累积到.grad中)。
我尝试以下几点：
a = torch.rand(2, requires_grad=True)
b = torch.rand(2, requires_grad=True)
c = a+b
d = a-b
torch.autograd.grad([c, d], [a, b]) #ValueError: only one element tensors can be converted to
浏览 2提问于2019-09-23得票数 5
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我有以下类来训练主题模型： class LDA_Model:
def __init__(self, data_words_model):
self.data_words = data_words_model
self.id2word = corpora.Dictionary(self.data_words)
self.corpus = [self.id2word.doc2bow(text) for text in self.data_words]
def get_coherence(self, model, coher
浏览 29提问于2021-08-03得票数 0
1回答
我正在尝试使用python包autograd，并且希望在插值中使用autograd数组框的值。 np.interp(x, x_values, y_values) 其中y_values被存储在自动分级数组框中。这会导致错误 TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe' 这与y_values是一个自动刻度数组框的事实有关。我不明白为什么我会得到这个错误，因为我认为autograd应该与numpy一起
浏览 24提问于2019-05-24得票数 0
我在python中有一个相当奇怪的问题:我试图运行这个脚本(它是使用自动生成的，它将一个神经网络模型转换成另一个神经网络模型--但这个背景与这个问题无关--只是一个FYI)：
但是，当我执行(使用另一个调用此脚本的脚本)时，我得到：
File "/home/foo/ve_name/env_name/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 550, in __call__
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "
浏览 5提问于2020-07-09得票数 1
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当我试图在emacs中打开python文件时，会出现以下错误：
无法猜测python缩进偏移量，使用默认值:4
延迟错误：(程序搜索错误:权限被拒绝，python)
我的假设是，python环境变量需要复制到Emacs路径变量，因为我必须使用bradleywright的脚本对Mac执行相同的操作，但现在需要对Windows 7执行相同的操作。我该怎么做？
init.el
(load "~/.emacs.d/path.el")
(require 'package)
(add-to-list 'package-archives
&
浏览 3提问于2013-07-01得票数 2
我想找到一个简单的梯度正态分布的pdf与scipy.stats.norm使用Python。
import scipy.stats as stat
import autograd.numpy as np
from autograd import grad
def f(x):
return stat.norm.pdf(x, 0.0, 1.0)
grad_f = grad(f)
print(grad_f(-1.0))
然而，我得到了这个类型错误：
Traceback (most recent call last):
File "/Users/Lars/anaconda3/l
浏览 0提问于2018-09-16得票数 0
1回答
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-e7781de34abc> in <module>
3 feature_names = fn,
4 class_names=cn,
----> 5 filled = False);
6 fig.savefig('rf_individualtre
浏览 0提问于2020-04-25得票数 2
我是Python的新手。我已经开始使用pyfolio库了，当我输入以下代码时
pf.create_returns_tear_sheet(data['New_Adjusted_Returns'],benchmark_rets=None)
出现名为的错误，如下所示：
AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'to_pydatetime'
数据‘’New_Adjusted_Returns‘由以下数据组成：
Date
2020-02-14 -0.004500
2020-02-17
浏览 6提问于2020-08-24得票数 2
我的熊猫DataFrame
df4.head()
features
0 [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, ...
1 [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, ...
每个单元格都是一个python列表。
mySchema=StructType([StructField("features",ArrayType(IntegerType()),True)])
sdf2=sqlCtx.creat
浏览 2提问于2018-06-19得票数 1
2回答
自动调整宽度内联div
、、、
在2个div的情况下一个是静态的，另一个是动态的。也就是说，一个div的宽度应该是400px (我称之为静态div，因为它具有静态宽度)，而另一个div应该占用其余的宽度(我称之为动态div，因为它具有动态宽度)。而且，动态div没有固定的宽度，应该占据所有剩余的空间，并且应该在静态div在左侧浮动的地方浮动。我的主要问题是，当网站处于活动状态时，当伸展浏览器时，出现了主要问题。我既不希望div重叠，也不希望它向下。我希望动态div的宽度可以调整，这样菜单就保持不变。
我的示例代码：
<style type="text/css">
body{
浏览 1提问于2013-05-22得票数 1
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我正在尝试使用can-python库发送can消息，出现以下错误:模块'can‘没有属性’AttributeError‘
can-python版本:3.3.4 python版本:3
代码
import can
def send():
bus = can.interface.Bus()
msg = can.Message(arbitration_id=0x68005,data=[0x10,0x11,0x12],is_extended_id=True)
try:
bus.send(msg)
print("Message sent on {}".form
浏览 100提问于2021-05-13得票数 0
2回答
我有一个三维张量，我想取最大值沿第0维在利比里亚火炬。
我知道如何用Python (PyTorch)来完成这个任务，但在LibTorch中却遇到了困难。
在LibTorch中，我的代码是
auto target_q_T = torch::rand({5, 10, 1});
auto max_q = torch::max({target_q_T}, 0);
std::cout << max_q;
它会返回这么长的重复错误。
note: candidate: ‘template<class _Traits> std::basic_ostream<char, _Trai
浏览 9提问于2022-09-30得票数 0
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我想计算一个网中两个张量之间的梯度。输入X张量(批量大小x m)通过一组卷积层发送，这些卷积层返回并输出Y张量(批量大小x n)。
我正在创造一个新的损失，我想知道Y w.r.t的梯度。X. tensorflow中的内容如下所示：
tf.gradients(ys=Y, xs=X)
不幸的是，我一直在用torch.autograd.grad()做测试，但我不知道该怎么做。我得到类似这样的错误：“RunTimeerror: grad can be implicitly created only for scalar outputs”。
如果我想知道Y w.r.t.的梯度，torch.autogra
浏览 1提问于2019-02-19得票数 14
回答已采纳
我正在尝试用Python从accuracy_score中的sklearn.metrics运行sklearn.metrics。我真实的y和预测的y都是稀疏矩阵格式的--
import scipy.sparse as sp
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = sp.csr_matrix(y.values) # where y is a multi-label dataframe
y_pred = model.predict(X) # X is same format as y_true
accuracy_score(y_t
浏览 2提问于2018-06-01得票数 3
回答已采纳
我想使用Python2.7(木星笔记本)中的HIPS自动梯度()来寻找参数x。我的前向模型(给定时间点t的观测值作为参数x的函数)是t的分段函数，因此我选择使用autograd.numpy.piecewise函数。我的损失(或目标)函数是一个直进均方误差.我在使用autograd.grad计算自动梯度时遇到了问题。
下面是简单的代码示例：
import autograd.numpy as anp
from autograd import grad
def forward_model(x, t): # it's a rectangular box of width x and heig
浏览 1提问于2018-04-08得票数 0
1回答
我想用从训练的LeNet模型来预测新的自定义图像。自定义图像是黑色对白色，所以我需要将它们转换为白色对黑色。
# Load & transform image
ori_img = Image.open('./test/2.png').convert('L')
img = np.invert(ori_img) #Transform images to white on black
t = transforms.Compose([
transforms.Resize((32, 32)),
transforms.ToTensor(),
浏览 9提问于2019-10-22得票数 0
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这个错误是在我的PyTorch版本从1.8升级到1.9.0之后出现的。 使用此行时： from torch.autograd.gradcheck import zero_gradients，我收到这个错误消息：ImportError: cannot import name 'zero_gradients' from 'torch.autograd.gradcheck' 命令： zero_gradients(im) 是使用的。 PyTorch 1.9.0中的新命令相当于什么？
浏览 1141提问于2021-07-22得票数 0
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我正在处理一份可靠的智能合约。我们的想法是使用Python自动执行一些任务。所以我有这样的代码： idx = 1
event_id = cDF.iloc[idx]["A"].astype(int)
event_date = cDF.iloc[idx]["B"].astype(int)
x = cDF.iloc[idx]["C"].astype(int)
y = cDF.iloc[idx]["D"].astype(int)
a = 69295
print(type(a))
print(type(event_id))
txcre
浏览 65提问于2021-08-09得票数 2
回答已采纳
1回答
我尝试通过扫描操作手动计算标量成本相对于权重向量的梯度。然而，这并不起作用，并且总是返回SubTensor不可微的错误
要确保可以计算渐变，请执行以下操作：
T.grad(cost, p2)
效果很好。这意味着p2不会与成本脱节。但是，当我尝试执行以下操作时：
def differentiate_element(i,p2,c):
p2element=p2[i]
return T.grad(c,p2element)
h2, h2_updates = theano.scan(differentiate_element,
浏览 0提问于2016-05-31得票数 1
我最近参加了一个领域适配项目，其中包括使用gradreverselayer。 这就是我正在使用的。 class GradReverse(Function):
def forward(ctx, x, alpha):
ctx.alpha = alpha
return x
def backward(ctx, grad_output):
output = grad_output.neg() * ctx.alpha
return output, None 看起来没什么问题。 然而，当我运行我的代码时，它引发了
浏览 176提问于2021-03-26得票数 0
我有一个完全用PyObjC编写的插件，它的核心类需要转换成Objective。其中一个基本上只是加载一个Python模块并执行一个特定的函数，传递它的关键字参数。在PyObjC中，这是极端的。
但是，我很难弄清楚如何使用Python来做同样的事情。特别是，我不确定如何最好地将NSDictionary (它可能包含整数、字符串、布尔值或以上所有内容)转换成一种格式，然后作为关键字参数传递给Python。
有人知道如何完成这样的事情吗？提前感谢！
编辑：为了澄清，我正在将我现有的类(以前是NSDictionary )转换为Objective，并且很难找到如何从Objective中的NSDictio
浏览 0提问于2009-09-19得票数 2
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我目前正在按照本教程重新训练初始v3神经网络的顶层：
我设置了一个运行Ubuntu14.04.5LTS64位的VirtualBox
python 2.7.6
tensorflow 1.3.0
bazel build标签: 0.5.3
但是，当我使用以下命令时
bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain --image_dir /media/myImageDir
然后，我的过程与教程背道而驰。出现了两个导入错误，可以通过安装包轻松解决。
File "/home/tensorflow/tensorflow/bazel-bi
浏览 1提问于2017-08-21得票数 1
我对python有些陌生，我在另一个程序(ABAQUS)中使用python模块。然而，这个问题与python完全相关。
在程序中，我需要创建一个整数数组。这个数组稍后将用作ABAQUS中定义的函数的输入。问题与整数的数据类型有关。在数组中，整数具有‘In 64’数据类型。但是，当我将数组输入到所需的函数时，会得到以下错误：
只有INT、FLOAT和DOUBLE由ABAQUS接口支持(如果标准long为64位，则使用带有类型编码int的多数组)
我不需要阿巴克斯的帮助。如果我将python中的数据类型转换为'int‘，那就足够了。我认为我可以简单地使用int()函数来转换数据类型
浏览 18提问于2012-09-28得票数 32
我正试图使用visual在windows上构建Pytorch，但它似乎面临一些内部编译器错误，而我还无法找出其原因。在46个目标中，有35个被成功地构建，直到它最终因以下错误而失败。在我列出错误之前，我就是这样构建它的：
git clone --branch v1.6.0 https://github.com/pytorch/pytorch.git pytorch-1.6.0
cd pytorch-1.6.0
git submodule update --init --recursive
set CUDAHOSTCXX=
set DISTUTILS_USE_SDK=1
for /f "
浏览 1提问于2020-10-05得票数 1
回答已采纳
1回答
这似乎是人们经常会犯的错误，但我不能真正理解真正的原因。我很难弄清楚内联替换是在哪里发生的。我的前进职能：
def forward(self, input, hidden=None):
if hidden is None :
hidden = self.init_hidden(input.size(0))
out, hidden = self.lstm(input, hidden)
out = self.linear(out)
return out, hidden
训练回路
def training(dataloader, iterations,
浏览 3提问于2022-04-28得票数 0
1回答
谁能解释一下，为什么当我尝试fit_transform任何简短的单词时，CountVectorizer会抛出这个错误？即使我使用stopwords=None，我仍然得到相同的错误。以下是代码
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
text = ['don\'t know when I shall return to the continuation of my scientific work. At the moment I can do absolutely nothing with it,
浏览 8提问于2018-02-24得票数 1
回答已采纳
3回答
我想写我自己的激活函数，但我遇到了一个问题。表示矩阵乘法将调用.data。我搜索了一下，但几乎没有得到什么有用的信息。任何帮助都将不胜感激。错误信息为
Traceback (most recent call last):
File "defineAutogradFuncion.py", line 126, in <module>
test = gradcheck(argmin, input, eps=1e-6, atol=1e-4)
File "/home/zhaosl/.local/lib/python2.7/si
浏览 3提问于2017-10-01得票数 3
我正在尝试构建一些功能，要求那些在odoo学习eLearning课程的学生在能够访问下一个类别之前完成前一个类别。
下面是我的python代码，它构建了一个允许访问给定幻灯片的布尔值。
class Slide(models.Model):
_inherit = 'slide.slide'
def _previous_category_complete(self):
for slide in self.filtered(lambda s: s.category_id):
slide.previous_category_co
浏览 7提问于2021-01-01得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个csr_matrix，uniFeature和biFeature。
我想要一个新的矩阵Feature = [uniFeature, biFeature]。但是如果我以这种方式直接将它们连接起来，就会有一个错误，说矩阵Feature是一个列表。如何在实现矩阵连接的同时仍然获得相同类型的矩阵，即csr_matrix
如果我在连接后这样做，它就不起作用了：Feature = csr_matrix(Feature)，它给出了错误：
Traceback (most recent call last):
File "yelpfilter.py", line 91, in <
浏览 0提问于2013-06-02得票数 9
回答已采纳
假设我有一个函数Psi，它有一个四维向量输出，它以一个三维向量u作为输入。我想计算Psi w.r.t前三个分量的梯度。该股的三个组成部分分别是：
import torch
u = torch.tensor([1.,2.,3.], requires_grad=True)
psi = torch.zeros(4)
psi[0] = 2*u[0]
psi[1] = 2*u[1]
psi[2] = 2*u[2]
psi[3] = torch.dot(u,u)
grad_Psi_0 = torch.autograd.grad(psi[0], u[0])
grad_Psi_1 = torch.aut
浏览 79提问于2022-07-27得票数 0
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我正在使用MySQL Python连接器来操作数据库，但是当我的查询涉及INT数据库类型时会遇到问题。当MySQL从数据库中检索INT列时，它似乎转换为int64。这很好，，但它不会将它转换回，使之成为可用的MySql类型。
下面是一个简化的例子：
这是我的表'test‘的MySql模式，Id是数据类型INT：
我的Python代码如下。第二次执行(更新查询)在此异常下失败：
Exception Thrown: Failed processing format-parameters; Python 'int64' cannot be converted
浏览 3提问于2021-04-02得票数 0
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