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?

L'erreur se produit dans face_alignment/utils.py à la ligne 201 dans get_preds_fromhm, impliquant un CPUDispatcher et une incompatibilité de dtype. Commencez par examiner la fonction _get_preds_fromhm dans utils.py et la gestion des types de données numpy/torch. Vérifiez le dtype du tenseur d'entrée et le dtype d'objet attendu. Exécutez le test qui échoue avec l'entrée fournie pour reproduire le problème, puis tracez le flux de données pour identifier où la conversion de dtype échoue.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.