「TypeError: Cannot handle this data type:」の解消方法

Question

前提・実現したいこと

下記URLのコードを参考に、手書き文字認識プログラムを作成したいです。
https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter
（紹介記事：https://qiita.com/yukoba/items/7a687e44395783eb32b1）

conda環境にて「learn.py」を実行したところ、以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "/home/user/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/PIL/Image.py", line 2751, in fromarray
    mode, rawmode = _fromarray_typemap[typekey]
KeyError: ((1, 1, 128), '<f4')

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "learn.py", line 25, in <module>
    X_train[i] = np.array(Image.fromarray(ary).resize(img_cols,img_rows))
  File "/home/takeru/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/PIL/Image.py", line 2753, in fromarray
    raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey) from e
TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 128), <f4

該当のソースコード

ary = np.load("hiragana.npz")['arr_0'].reshape([-1, 127, 128]).astype(np.float32) / 15
X_train = np.zeros([nb_classes * 160, img_rows, img_cols], dtype=np.float32)
for i in range(nb_classes * 160):
    X_train[i] = np.array(Image.fromarray(ary).resize((img_cols,img_rows)))
    # X_train[i] = ary[i]
Y_train = np.repeat(np.arange(nb_classes), 160)

試したこと

同様の質問がteratailに記載されていたので（https://teratail.com/questions/271765）、参考にさせていただき上記コードを以下の通り修正いたしました。(float32→uint8に置換)

ary = np.load("hiragana.npz")['arr_0'].reshape([-1, 127, 128]).astype(np.uint8) / 15
X_train = np.zeros([nb_classes * 160, img_rows, img_cols], dtype=np.uint8)

実行結果、エラーメッセージが「<f4」から「<f8」に変わりました。
対応している型に誤りがあることは分かるのですが、どのように修正すべきかをつかみかねている状況です。
お答えいただける範囲でアドバイスいただければ幸いです。
追加すべき情報等ありましたらご指摘ください。

補足情報

・バージョン
conda 4.9.2
・ソースコードからの修正箇所（上記「試したこと」以外）
ソースコードのまま実行したとき下記エラーが発生したため、下記の通り変更を加えています。

（エラー①）
ImportError: cannot import name 'initializations'
（変更①）
initializations→initializersに置換
参考URL:https://github.com/keras-team/keras/issues/6278

（エラー②）
AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imresize'
（変更②）
import scipy.misc→from PIL import Imageに置換
X_train[i] = scipy.misc.imresize(ary[i], (img_rows, img_cols), mode='F')
→
X_train[i] = np.array(Image.fromarray(ary).resize((img_cols,img_rows)))
に置換
参考URL：https://qiita.com/enoughspacefor/items/678226cd149d6afec72c

Answer 1

X_train[i] = np.array(Image.fromarray(ary).resize((img_cols,img_rows)))

↓ 変更する (ary → ary[i])

X_train[i] = np.array(Image.fromarray(ary[i]).resize((img_cols,img_rows)))

元々の

X_train[i] = scipy.misc.imresize(ary[i], (img_rows, img_cols), mode='F')

も、「ary」じゃなくて「ary[i]」でした

なお、aryとX_trainのどちらもnp.float32なんだから、型はこのエラーの原因では無いです

【追記】PIL.Image.fromarray()がfloatだとエラーになるのは、画像がカラーの場合です
ary[i]はグレースケールなので、floatでもエラーにはなりませんから、uintに変える必要はありません
たとえば、

XX = np.zeros([5, 5, 3], dtype=np.float32)
YY = Image.fromarray(XX)

はエラーになりますが、

XX = np.zeros([5, 5], dtype=np.float32)
YY = Image.fromarray(XX)

はエラーにはなりません

Comments

[mnmnmmmn]

ご回答ありがとうございます！ご教示いただいたコードでTypeError:が無事解消しました！
今度はtensorflow（keras？）のAtributeErrorが何をやっても出続けるので、後ほど改めて別の質問を立てます。本当にありがとうございました。

Answer 2

astype(np.uint8) でキャストしてもそのあと除算をしたら float64 に戻ってしまいますよ。
Image.fromarray(ary) に渡した段階で np.uint8 にしないとだめです。

- Image.fromarray(ary)
+ Image.fromarray(ary.astype(np.uint8))

Comments

[mnmnmmmn]

早速のご回答ありがとうございます！
いただいたコードで試してみたところ、「<f8」の部分が「|u1」に変わったエラーメッセージが出ました。型に誤りがあるということでしょうか？
また修正するのはご指摘いただいた箇所＋下記2箇所の計3箇所で良いのでしょうか？
ary = np.load("hiragana.npz")['arr_0'].reshape([-1, 127, 128]).astype(np.【変更箇所】) / 15
X_train = np.zeros([nb_classes * 160, img_rows, img_cols], dtype=np.【変更箇所】)
※【変更箇所】＝uint8