FutureWarning：不推荐将 issubdtype 的第二个参数从“float”转换为“np.floating”

Posted 2023-02-23

【中文标题】FutureWarning：不推荐将 issubdtype 的第二个参数从“float”转换为“np.floating”

【英文标题】：FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated

【发布时间】：2018-06-28 15:40:07

【问题描述】：

更新我的Numpy 和Tensorflow 后，我收到了这些警告。我已经尝试过these，但没有任何效果，我们将不胜感激。

FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters
2018-01-19 17:11:38.695932: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

【问题讨论】：

这方面有什么更新吗？设法解决它，我得到了同样的警告

是的，请参阅@raja 答案

pip install h5py==2.8.0rc1（比接受的答案更好的解决方案）

@Hooked：它实际上是如何修复代码的？很想知道您是如何找到此解决方案的。谢谢

谁能说出它为什么会发生（并给出一个最小的代码示例），还是会再次出现pip install -U ... 和import warnings; warnings.filterwarnings("ignore")？也许有人想知道这个警告告诉我们什么？

【参考方案1】：

以前我遇到同样的错误，我刚刚使用了 warnings() 模块。在你所有的导入之后，我已经使用了这些代码，

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', '.*do not.*',)

【讨论】：

作为警告说明，这只会抑制显示的警告，实际上并不能解决导致该警告的情况；它只会隐藏它。

是的，它现在的修复。我相信随着新的库更新将修复到位，并且不会发出警告。非常整洁的快速修复。感谢分享。

【参考方案2】：

我已经尝试过这些，它为我解决了同样的问题，只需将它们放在你的代码顶部

import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"

【讨论】：

精确解决方案！

从长远来看，这不是一个解决方案！

是的，这将记录日志，但答案并未说明问题或解决方法。

【参考方案3】：

您还可以使用以下代码，通过在代码开头使用以下行来删除终端中的警告行。

带有警告的代码：

import numpy as np, sys, tensorflow as tf print('\nStart of Code...\n')

输出：

FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is deprecated. In future, it will be treated as np.float64 == np.dtype(float).type. from ._conv import register_converters as _register_converters

Start of Code...

警告已删除的代码：

import numpy as np, sys, tensorflow as tf for i in range(3): # Add this for loop. sys.stdout.write('\033[F') # Back to previous line. sys.stdout.write('\033[K') # Clear line.

print('\nStart of Code...\n')

输出：

Start of Code...

【讨论】：

我想这可能很有用，但它不是一个非常干净的答案......有错误表明有问题。

【参考方案4】：

这可能是也可能不是你的情况，但同样的警告也会从 h5py 包中吐出：

/home/user/bin/conda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:34: FutureWarning: issubdtype 的第二个参数从 float 到 np.floating 已弃用。以后会处理的 作为np.float64 == np.dtype(float).type。从 ._conv 导入 register_converters 作为 _register_converters

对于遇到这个问题的人来说，这是known h5py issue，由numpy 1.14 介绍。正如开发人员所说：

您可以忽略警告，它不会导致任何问题 时刻，但你应该升级到 h5py 的下一个版本 变得可用。

...所以它是无害的。修复刚刚通过merged 掌握。但在更新发布之前，解决方法是将 numpy 降级到以前的版本：

pip install numpy==1.13.0

更新：h5pyhas released 带有修复的 RC 版本。以下命令应该这样做：

pip install h5py==2.8.0rc1

更新（最终版）：现在有一个完整的版本。所以你可以简单地运行：

pip install --upgrade h5py

【讨论】：

@ShubhamSharma 如果您使用的是 tensorflow >= 1.5.0 和 python 3.6，它可能需要 numpy 1.13+（请参阅github.com/tensorflow/tensorflow/issues/16488），因此必须小心选择 numpy 版本。目前，1.13.0 似乎是最佳选择。如果 tensorflow

即使我有所有这些框架的最新版本，但它给了我同样的警告

@ShubhamSharma 答案建议降级 numpy，而不是获取最新版本

h5py 的更新现已推出，参考@ClaudeCOULOME 的直接升级答案。

@Maxim 你能看看这个问题吗，***.com/q/58926940/5904928为什么 lstm 最终输出与状态输出之间存在巨大差异。

【参考方案5】：

从这个警告升级 scipy 到 rif of。为此，您可以使用 pip 升级 scipy。

**sudo pip install --upgrade scipy**

【参考方案6】：

这是由于 h5py 和 numpy 之间的版本冲突。您需要做的就是通过以下命令降级您的 numpy 版本：

pip install numpy==1.13.0

【参考方案7】：

以上都不适用于我的情况，我不想降级任何软件包。

Github 上有一个简单的解决方案，只需抑制警告：

import warnings
with warnings.catch_warnings():
    warnings.filterwarnings("ignore",category=FutureWarning)
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    import h5py as h5py

然后导入导致错误的任何包（numpy, tensorflow, h5py）在with 语句的范围内

【讨论】：

我按照你的建议做了同样的事情，但它对我不起作用。

你不是在代码的其他地方重新导入包吗？

【参考方案8】：

你可以升级 h5py

pip install --upgrade h5py

【参考方案9】：

我通过安装/重新安装 ipykernel 解决了这个问题：

pip3 install --upgrade ipykernel

如果你有不同的点数当然是我们那个

【参考方案10】：

你需要升级h5py，numpy版本应该是

pip install --upgrade h5py
pip install "numpy<1.17"

【讨论】：

考虑为您的答案添加一些解释。

【参考方案11】：

您可能希望首先找出原因（这里的大多数答案都适用于特定场景 - 使用已弃用功能的库 - 在本例中是 NumPy）。

根本原因

简而言之，有些东西确实调用了：

np.issubdtype(something, float)

代替：

np.issubdtype(something, np.floating)

这是在断言和逻辑调度代码中完成的，这些代码很少由最终用户编写。所以 - 这通常是由您正在使用的库完成的。

如何进行

因此，您应该找出导致此警告的原因。您将使用 warnings 模块，但与其他答案相反：

import warnings
warnings.filterwarnings('error')
# run rest of your code here

这不仅会给你警告，还会给你一个错误和堆栈跟踪。然后 - 你是金子：

Traceback (most recent call last):
  File (...)
     # user code snipped...
  File "C:\...\site-packages\vtk\util\numpy_support.py", line 137, in numpy_to_vtk
    assert not numpy.issubdtype(z.dtype, complex), \
  File "C:\...\site-packages\numpy\core\numerictypes.py", line 422, in issubdtype
    FutureWarning, stacklevel=2
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `complex` to `np.complexfloating` is deprecated. 
  In future, it will be treated as `np.complex128 == np.dtype(complex).type`.

你看这次是VTK。当然，这不太可能是您的具体问题，但在了解引发此警告的原因后，您可以做很多有用的事情：

在正确的位置（在调用代码之前）使警告静音，然后恢复所有警告 查找已修复此问题的库的更新版本 可能会报告有问题的图书馆的问题 如果问题存在，但没有修复：编写修复并创建拉取请求 让世界变得更美好。

【讨论】：

很好的答案！感谢您帮助我找到根本原因..