AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'fromarray'

这个错误通常是因为你正在尝试使用一个numpy数组的方法，但是这个方法并不存在于numpy数组中。具体来说，'numpy.ndarray' object has no attribute 'fromarray'的错误意味着你正在尝试使用numpy的fromarray方法，但是这个方法只存在于numpy中的某些特定类中，而不是在numpy数组中。因此，你需要检查你的代码，确保你正在使用正确的方法，并且这个方法确实存在于你正在使用的对象中。

相关问题

img = Image.fromarray(img.numpy(), mode='L') AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'

这个错误通常出现在使用 PyTorch 的 Tensor 对象时，将其转换为 NumPy 数组后，尝试使用 .numpy() 方法。但是，您似乎正在尝试对一个 NumPy 数组使用 .numpy() 方法，这是不可行的，因为 NumPy 数组本身就不具有 .numpy() 方法。

针对这个问题，您可以检查一下您的代码，看看是否有将 PyTorch 的 Tensor 对象转换为 NumPy 数组的操作。如果有，请确保您正在对 Tensor 对象使用 .numpy() 方法，而不是对 NumPy 数组使用该方法。如果您不确定问题出现在哪里，可以将代码片段贴在这里以供参考。

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'unsqueeze'

This error occurs when you try to call the `unsqueeze` method on a NumPy array. This method is not available for NumPy arrays, but for PyTorch tensors.

To fix this error, you can convert your NumPy array to a PyTorch tensor using the `torch.from_numpy` method:

import torch
import numpy as np

# create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3])

# convert the NumPy array to a PyTorch tensor
tensor = torch.from_numpy(arr)

# now you can use the unsqueeze method on the tensor
tensor = tensor.unsqueeze(0)

This will create a tensor with an additional dimension of size 1, which is equivalent to unsqueezing the original array.