Python 3.x Python TypeError：只能将整数标量数组转换为标量索引

我是Python新手&深入学习

我试图做一个简单的学习，但我犯了一个错误：

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

t_标签示例：

[‘圆’、‘圆’、‘矩形’、‘三角形’、…、‘五角大楼]

批处理掩码示例：

[2 0 2 1 2 1 0 2 2 1 2 0 0 1 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图像和标签。 谢谢你的帮助

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

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假设

t\u标签

是使用

\u load\u label（）

创建的，它是一个

列表

，并且此类型不支持使用另一个列表（您的

批处理掩码

）进行索引。这就是你的错误

如果要使用这种类型的索引，需要将

t\u label

创建为NumPy数组。更具体地说：

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)

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谢谢该错误已解决，现在我将引发另一个错误。`UFuncTypeError:ufunc'multiply'不包含具有签名匹配类型（dtype（'s）的循环