sciki中高斯过程拟合函数的类型误差

Question

Houdines从一个完整的图像中插入了一些有用的数据。这个方法运行得很好，只是现在我遇到了一些内存问题。在predict（）步骤中，我已经缩小了kriging算法中的内存问题。我试图使用batch_size参数来限制内存消耗，但这很麻烦。我得到了这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "e:\mapInterpolation.py", line 88, in <module>
    prepareImage(file, interpType="kriging")
  File "e:\mapInterpolation.py", line 61, in prepareImage
    rInterpInt = kriging(r).astype(int)
  File "e:\mapInterpolation.py", line 36, in kriging
    interpolated = gp.predict(rr_cc_as_cols, batch_size=a).reshape(data.shape)
  File "e:\miniconda\lib\site-packages\sklearn\gaussian_process\gaussian_process
.py", line 522, in predict
    for k in range(max(1, n_eval / batch_size)):
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

我已经三次检查了传递给batch_size参数的类型，它是一个int，而不是一个float。我真的需要这个工作，这样我可以得到一个输出，用于我的硕士学位的最后一个项目，这将在几周内到期。我包括下面的代码。另外，如果有人对如何使径向计算更有效地存储有任何建议，我非常开放。在

^{pr2}$

Answer 1

这看起来像是python3中scikitlearn中的一个bug—除法here在python3中产生了一个float，range然后就正确地停止了。在

有一个corresponding issue here，但它似乎是一个wontfix，理由是{}无论如何都是不推荐使用的