dataset = Dataset('D:\\LearnPython\\0712\\faces\\') # 数据都保存在这个文件夹下 dataset. Load()

根据您提供的代码，看起来您正在使用一个名为 "dataset" 的对象，并尝试调用它的 "Load" 方法来加载数据集。然而，根据错误提示，该对象似乎没有定义 "load" 属性。

这可能是因为 "Dataset" 类没有定义 "load" 方法。请确保您正在使用正确的类和方法来加载数据集。如果您是使用第三方库或框架，请确保已正确导入和安装该库，并且已经按照库的文档正确地初始化和加载数据集。

如果您需要更多帮助，请提供更多关于数据集加载的信息，以便我能够更具体地帮助您解决问题。

相关问题

def load_cnn_train(): data = pd.dataest_csv(dataset_path) pixels = data['pixels'].tolist() width, height = 48, 48 faces = [] for pixel_sequence in pixels: face = [int(pixel) for pixel in pixel_sequence.split(' ')] face = np.asarray(face).reshape(width, height) face = cv2.resize(face.astype('uint8'),image_size) faces.append(face.astype('float32')) faces = np.asarray(faces) faces = np.expand_dims(faces, -1) emotions = pd.get_dummies(data['emotion']).as_matrix() return faces, emotions

这是一个用于加载CNN训练数据的函数。它的功能是从给定的数据集路径中读取数据，对每个像素序列进行处理，并将结果存储在一个列表中。然后，它将每张脸的大小调整为指定的宽度和高度，并将结果转换为浮点数类型。最后，它将脸部数据和情绪标签转换为NumPy数组，并返回这两个数组。

请注意，这段代码中使用的一些函数和库需要提前导入，比如`pandas`和`numpy`库以及`cv2`模块。另外，`image_size`变量的值需要在代码中定义。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

def fetch_dataset(): dataset = fetch_lfw_people( min_faces_per_person=100) # labelled faces in the wild data with users more than 100 faces return dataset，该函数中，我希望对dataset中的图像进行预处理

如果你希望对 `fetch_lfw_people` 函数返回的数据集中的图像进行预处理，你可以在 `fetch_dataset` 函数中添加代码来实现。具体来说，你可以使用 `preprocessing` 模块中提供的一些函数来进行图像预处理，例如 `scale` 函数可以将图像像素值缩放到 [0, 1] 的范围内，`normalize` 函数可以对图像进行标准化处理，等等。

以下是一个示例代码，演示如何使用 `scale` 函数对 `fetch_lfw_people` 函数返回的数据集中的图像进行预处理：

from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
from sklearn import preprocessing

def fetch_dataset():
    dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
    # 对图像进行预处理
    dataset.images = preprocessing.scale(dataset.images)
    return dataset

在这个代码中，`preprocessing.scale` 函数被用来对图像进行缩放处理，使其像素值都在 [0, 1] 的范围内。这个函数会返回经过缩放处理的图像数据，然后将其赋值给 `dataset.images` 属性，从而实现了对图像的预处理。

当然，你也可以使用其他的预处理函数，具体要根据你的需求来选择。需要注意的是，不同的预处理函数可能需要不同的参数设置，需要仔细阅读函数文档并进行相应的设置。