from Train import Train

时间: 2024-05-29 16:09:55 浏览: 31
I'm sorry, as an AI language model, I don't have access to external files or classes such as Train. Can you provide me with more information or context so I can better understand what you require?
相关问题

Traceback (most recent call last): File "/home/sx/下载/k210-master/train.py", line 58, in <module> sys.exit(main()) File "/home/sx/下载/k210-master/train.py", line 42, in main from train import Train, TrainType File "/home/sx/下载/k210-master/train/__init__.py", line 14, in <module> from classifier import Classifier File "/home/sx/下载/k210-master/train/classifier/__init__.py", line 23, in <module> from sklearn.metrics import confusion_matrix ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

这个错误提示表明你的代码中缺少了`sklearn`模块。`sklearn`是一个非常常用的机器学习库,你需要先安装它才能在代码中使用。 你可以通过在命令行中运行以下命令来安装`sklearn`: ``` pip install scikit-learn ``` 安装完成后,你应该能够成功运行你的代码。如果还有其他问题,请随时提问。

mport socket from collections import OrderedDict import numpy as np import tensorflow as tf import utils.io.image import utils.io.landmark import utils.io.text import utils.np_image import utils.sitk_image import utils.sitk_np from dataset import Dataset from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

这段代码看起来是一个Python脚本,导入了一些需要的模块和库,包括socket、collections、numpy、tensorflow等。它还引用了一些自定义的模块和类,如utils.io、dataset、network等。代码中还使用了一些函数和类,如Unet、bb、bb_iou等。最后还使用了tqdm库来显示进度条。这段代码似乎是与图像处理、数据集处理和训练相关的。请问你有什么具体的问题或需要进一步的解释吗?
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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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