from .cifar10 import get_cifar10_loaders ImportError: attempted relative import with no known parent package 报错原因

这个报错的原因是尝试使用相对导入，但没有找到已知的父包。相对导入是指在一个包内部的模块中使用相对路径导入其他模块。在这种情况下，Python无法确定当前模块的父包是什么，因此会抛出ImportError。

要解决这个问题，你可以采取以下几种方法之一：
1. 使用绝对导入：将相对导入改为绝对导入，即使用完整的包名来导入模块。例如，如果你的包名是`mypackage`，你可以使用`from mypackage.cifar10 import get_cifar10_loaders`来导入模块。
2. 将模块移动到正确的位置：如果你的模块确实属于某个包的一部分，你需要将模块移动到正确的位置，以便Python可以找到父包。确保模块所在的文件夹是一个包，并且包含一个`__init__.py`文件。
3. 将模块添加到sys.path：如果你的模块不属于任何包，你可以将模块所在的文件夹添加到`sys.path`中，这样Python就可以找到它。你可以使用以下代码将模块所在的文件夹添加到`sys.path`：

import sys
sys.path.append('/path/to/module')

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这段程序的功能？ for subject_id, model_file in personalised_cps.items(): model = torch.load(model_file, map_location=config.device) subj_dev_labels, subj_dev_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['devel'], use_gpu=use_gpu) all_dev_labels.append(subj_dev_labels) all_dev_preds.append(subj_dev_preds) all_dev_ids.extend([subject_id]*subj_dev_labels.shape[0]) subj_test_labels, subj_test_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['test'], use_gpu=use_gpu) all_test_labels.append(subj_test_labels) all_test_preds.append(subj_test_preds) all_test_ids.extend([subject_id]*subj_test_labels.shape[0]) all_dev_labels = np.concatenate(all_dev_labels) all_dev_preds = np.concatenate(all_dev_preds) all_test_labels = np.concatenate(all_test_labels) all_test_preds = np.concatenate(all_test_preds)

这段程序的功能是进行个性化推荐的模型评估。首先，它遍历一个包含个性化模型文件路径的字典 personalized_cps，通过使用torch.load加载模型，并在指定设备上进行评估。对于每个模型，它会将开发集和测试集的真实标签和预测值存储在相应的数组 all_dev_labels、all_dev_preds、all_test_labels 和 all_test_preds 中，同时将子主题的 id 存储在 all_dev_ids 和 all_test_ids 中。最后，它使用 numpy.concatenate 将所有主题的标签和预测值合并成一个数组，以便进行后续的模型评估。

from yellowbrick.datasets.loaders import load_nfl

`load_nfl`是Yellowbrick数据集加载器中的一个函数，用于加载NFL比赛数据集。它返回一个包含NFL比赛数据的Pandas DataFrame对象。您可以使用以下代码来加载和查看该数据集：

from yellowbrick.datasets import load_nfl

# 加载数据集
data = load_nfl()

# 查看数据集的前五行
print(data.head())

该数据集包含NFL比赛的各种统计信息，例如每个球队在比赛中获得的码数、得分、第一次下场等等。您可以使用Yellowbrick的可视化工具来探索和分析这些数据。