python - asfortranarray 中的运行时警告

Question

我正在使用 Python 中的 SPAMS 进行字典学习。

这是我的代码=>

import spams
import numpy as np
from PIL import Image
import time
import matplotlib.pyplot as plt

img_file = 'gray-car.jpg'
try:
    img = Image.open(img_file)
except:
    print("Cannot load image %s : skipping test" %img_file)
I = np.array(img) / 255.

print('Shape : ',I.shape)

if I.ndim == 3:
    A = np.asfortranarray(I.reshape((I.shape[0],I.shape[1] * I.shape[2])))
    rgb = True
else:
    A = np.asfortranarray(I)
    rgb = False

m = 8;n = 8;
X = spams.im2col_sliding(A,m,n,rgb)

X = X - np.tile(np.mean(X,0),(X.shape[0],1))
X = np.asfortranarray(X / np.tile(np.sqrt((X * X).sum(axis=0)),(X.shape[0],1)),dtype=np.float64)
param = { 'K' : 100, # learns a dictionary with 100 elements
          'lambda1' : 0.15, 'numThreads' : 4, 'batchsize' : 400,
          'iter' : 1000}

tic = time.time()
D = spams.trainDL(X,**param)
tac = time.time()
t = tac - tic
print('time of computation for Dictionary Learning: %f' %t)

##param['approx'] = 0
# save dictionnary as dict.png
plt.imshow(D)
plt.show()
_objective(X,D,param,'dict')

这是我在学习过程中遇到的错误=>

noise.py:27: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide 
X = np.asfortranarray(X / np.tile(np.sqrt((X *
X).sum(axis=0)),(X.shape[0],1)),dtype=np.float64)
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2699:
VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim`
attribute or function instead. To find the rank of a matrix see
`numpy.linalg.matrix_rank`.   VisibleDeprecationWarning)

输入我在这里使用的图像=>

Answer 1

让我们猜测 X 在某种程度上代表了一个图像，并且有一个“白色”边框:

In [127]: X=np.zeros((10,10))
In [128]: X[3:8,3:8]=1
 ....
In [130]: np.sqrt(X*X).sum(axis=0)
Out[130]: array([ 0.,  0.,  0.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  0.,  0.])

平铺除法很容易包含 0，并产生运行时警告:

In [134]: X/np.tile(np.sqrt((X * X).sum(axis=0)),(X.shape[0],1))
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
  #!/usr/bin/python3
Out[134]: 
array([[       nan,        nan,        nan,  0.       ,  0.       ,
         0.       ,  0.       ,  0.       ,        nan,        nan],
       [       nan,        nan,        nan,  0.       ,  0.       ,
         0.       ,  0.       ,  0.       ,        nan,        nan],
            ...     ,
         0.       ,  0.       ,  0.       ,        nan,        nan]])

我不知道为什么它使用 asfortranarray()，但我没有从中得到任何进一步的错误。

VisibleDeprecationWarning in python

是询问此 VisibleDeprecationWarning 的帖子示例。有一个 np.rank 函数:

In [138]: np.rank(X)
/usr/local/bin/ipython3:1: VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim` attribute or function instead. To find the rank of a matrix see `numpy.linalg.matrix_rank`.
  #!/usr/bin/python3

一些旧的或晦涩的代码使用rank而不是ndim。

我很想责怪 asfortranarray，我以前从未见过它被使用过。但它目前的代码只是:

return array(a, dtype, copy=False, order='F', ndmin=1)

不应有隐藏rank调用的晦涩角落。

我认为我们需要更多地了解X，特别是它的形状和数据类型。也许也是它的进步。 im2col_sliding 表明它是使用 as_strided 生成的滑动窗口数组。