SystemError: CPUDispatcher(<function _get_preds_fromhm at 0x7fc50e018440>) returned a result with an error set

installed using setup.py
and,
running ---> preds = fa.get_landmarks(input) gives error:
TypeError: expected dtype object, got 'numpy.dtype[float32]'

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

```
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "/home/vision3d/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/face_alignment-1.3.4-py3.7.egg/face_alignment/api.py", line 110, in get_landmarks
File "/home/vision3d/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 15, in decorate_context
return func(*args, **kwargs)
File "/home/vision3d/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/face_alignment-1.3.4-py3.7.egg/face_alignment/api.py", line 170, in get_landmarks_from_image
File "/home/vision3d/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/face_alignment-1.3.4-py3.7.egg/face_alignment/utils.py", line 201, in get_preds_fromhm
SystemError: CPUDispatcher() returned a result with an error set

```
info:
Ubuntu 16
nvidia-smi 465 drivers
cuda-8.0
python 3.7

what may be the issue and how to resolve?

Der Fehler tritt in face_alignment/utils.py in Zeile 201 in get_preds_fromhm auf und betrifft einen CPUDispatcher und einen dtype-Konflikt. Beginnen Sie mit der Untersuchung der Funktion _get_preds_fromhm in utils.py und der Handhabung der numpy/torch-Datentypen. Überprüfen Sie den dtype des Eingabetensors und den erwarteten Objekt-dtype. Führen Sie den fehlschlagenden Test mit den bereitgestellten Eingabedaten aus, um das Problem zu reproduzieren, und verfolgen Sie dann den Datenfluss, um zu identifizieren, wo die dtype-Konvertierung fehlschlägt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.