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有各类型之间的差异<type 'numpy.string_'>和<type 'str'>？

我正在使用"multiclass.OneVsRestClassifier"和"cross_validation.StratifiedKFold".当我对多标签问题进行交叉验证时,它会失败.是否可以对多标签问题进行交叉验证scikit-learn？

我认为问题出在类标签列表的元组Eg([1],[2],[2],[1],[1,2],[3],[1,2,3] ...... )

我相信这个错误的代码如下:

n_samples = X.shape[0]
Y_list = [value for value in Y.T]
print 'Y_list[0].shape:', Y_list[0].shape, 'len(Y_list):', len(Y_list)
cv = cross_validation.StratifiedKFold(Y_list, 3)

我试图对简单的代码执行急切的执行。

我在Jupyter Notebook和Spyder IDE上都尝试过。使用Jupyter，我没有问题，但是当我在Spyder中执行代码时，它将返回错误：

File "C:\...\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 5496, in enable_eager_execution "tf.enable_eager_execution must be called at program startup.")
ValueError: tf.enable_eager_execution must be called at program startup.

代码如下：

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution ()
import tensorflow.contrib.eager as tfe
def square (x):
     return tf.multiply (x, x)

grad = tfe.gradients_function (square)

print (grad (3.))