inverse_transform 一个张量流变量：TypeError: __array__() 接受 1 个位置参数，但给出了 2 个

Posted 2023-03-12

【中文标题】inverse_transform 一个张量流变量：TypeError: __array__() 接受 1 个位置参数，但给出了 2 个

【英文标题】：inverse_transform a tensorflow variable: TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given

【发布时间】：2021-09-27 09:11:22

【问题描述】：

尝试在我的 tf 变量上调用 inverse_transform 时，我不断收到此错误：

x_optimal_tr = PredictorScaler.inverse_transform(x_optimal)

~/.pyenv/versions/3.8.2/envs/python3env/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
     81 
     82     """
---> 83     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
     84 
     85 

TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given

最初，我使用MinMaxScaler 为 y 和 X 训练了一个 NN

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
PredictorScaler=MinMaxScaler()
TargetVarScaler=MinMaxScaler()

PredictorScalerFit=PredictorScaler.fit(X)
TargetVarScalerFit=TargetVarScaler.fit(y)

X=PredictorScalerFit.transform(X)
y=TargetVarScalerFit.transform(y)

现在，我想将模型传递给优化器以找到可以最小化 NN 函数的 X 向量，为此我初始化了 X 作为初始猜测，这只是我的数据点之一（我的数据是表格）

x_optimal = tf.Variable(X[600:601, :])
x_optimal

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(1, 10) dtype=float64, numpy=
array([[0.88945694, 0.80417011, 0.17859964, 0.5655523 , 0.32113059,
        0.72886897, 0.6622883 , 0.66402494, 0.83960838, 0.66773621]])>

这是传递给优化器的。

@tf.function
def loss_fn():
    return tf.squeeze(model(x_optimal))

loss_history = tfp.math.minimize(
    loss_fn=loss_fn,
    num_steps=1000,
    optimizer=tf.optimizers.Adam(1e-4),
    trainable_variables=[x_optimal,]
)

x_optimal
x_optimal
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(1, 10) dtype=float64, numpy=
array([[0.86916902, 0.79157565, 0.25678628, 0.48365721, 0.27728148,
        0.80987712, 0.71283698, 0.74139257, 0.92826077, 0.52938306]])>

我得到的结果可能是正确的，但是很难判断，因此我想inverse_transform 将其恢复为可解释的值，但我一直收到此错误。对我来说，看起来我只传递了 1 个参数。我是不是用错了？

这可能是因为我传递了 self AND x_optimal，但是，如果是这种情况，我不确定如何处理。

回溯：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-8d60fd7478a0> in <module>
----> 1 x_optimal_tr = PredictorScaler.inverse_transform(x_optimal)

~/.pyenv/versions/3.8.2/envs/python3env/lib/python3.8/site-packages/sklearn/preprocessing/_data.py in inverse_transform(self, X)
    456         check_is_fitted(self)
    457 
--> 458         X = check_array(X, copy=self.copy, dtype=FLOAT_DTYPES,
    459                         force_all_finite="allow-nan")
    460 

~/.pyenv/versions/3.8.2/envs/python3env/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
     61             extra_args = len(args) - len(all_args)
     62             if extra_args <= 0:
---> 63                 return f(*args, **kwargs)
     64 
     65             # extra_args > 0

~/.pyenv/versions/3.8.2/envs/python3env/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator)
    614                     array = array.astype(dtype, casting="unsafe", copy=False)
    615                 else:
--> 616                     array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype)
    617             except ComplexWarning as complex_warning:
    618                 raise ValueError("Complex data not supported\n"

~/.pyenv/versions/3.8.2/envs/python3env/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
     81 
     82     """
---> 83     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
     84 
     85 

TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given

【参考方案1】：

x_optimal 是 tf.Variable，而 MinMaxScaler.inverse_transform 需要 numpy 数组。

您可以使用numpy() 方法将tf.Variable 转换为numpy 数组：

x_optimal_tr = PredictorScalerFit.inverse_transform(x_optimal.numpy())