cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' (C:\Users\ASUS\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py) 怎么解决

时间: 2023-11-17 14:01:14 浏览: 252
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PyPI 官网下载 | py_common_fetch-0.188.tar.gz

这个错误通常是因为sklearn版本更新导致fetch_mldata函数被删除了。解决方法是使用fetch_openml函数代替fetch_mldata函数。以下是修改后的代码： ``` from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784') ```
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这是一个程序错误，看起来是在使用PyTorch数据加载器时出现了问题。具体错误是“TypeError: 'list' object is not callable”，这意味着你可能在代码中将一个列表（list）当作函数来调用了。建议检查你的代码并确保...

读取文件夹中的图像数据集Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 43, in <module> for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 530, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 570, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 232, in __getitem__ sample = self.transform(sample) TypeError: 'module' object is not callable 进程已结束,退出代码1

from my_transforms import transform_function transform = transform_function() # or whatever arguments your function takes dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root="/path/to/data", transform=...

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\python.exe D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py", line 29, in <module> val_image, val_label = next(val_data_iter)#获取到一批数据，通过next得到图像，以及图相对应的标签值 File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torchvision\datasets\cifar.py", line 118, in __getitem__ img = self.transform(img) TypeError: 'module' object is not callable

from torchvision.transforms import transform 这样，transform函数就会被正确导入并且可以被调用。如果你已经正确导入了transform函数，那么可能是其他地方出现了问题。请仔细检查代码并确保所有变量和...

Original Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\worker.py", line 202, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 44, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 109, in __getitem__ img = Image.fromarray(torch.from_numpy(img).numpy(), mode='L') File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3094, in fromarray raise ValueError(msg) ValueError: Too many dimensions: 3 > 2.

这是一个 Python 的异常信息，看起来是在使用 PyTorch 和 torchvision 库中的 MNIST 数据集时出现了问题。具体来说，该异常是由于尝试使用三维数组来创建灰度图像而引起的，但是灰度图像应该是二维的。...

D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\datasets\_openml.py:932: FutureWarning: The default value of parser will change from 'liac-arff' to 'auto' in 1.4. You can set parser='auto' to silence this warning. Therefore, an ImportError will be raised from 1.4 if the dataset is dense and pandas is not installed. Note that the pandas parser may return different data types. See the Notes Section in fetch_openml's API doc for details.

from sklearn.datasets import fetch_openml boston = fetch_openml(data_id=531, parser='auto') By setting parser='auto', you will avoid the warning message. Please note that the warning message ...

2023-06-09 10:14:27,146 Start to load dataset Traceback (most recent call last): File "F:\jqxx\实训\实训6\rl.py", line 12, in <module> faces = fetch_olivetti_faces(data_home="https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facesataglance.html") File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 63, in inner_f return f(*args, **kwargs) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\_olivetti_faces.py", line 101, in fetch_olivetti_faces data_home = get_data_home(data_home=data_home) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\_base.py", line 56, in get_data_home makedirs(data_home) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 223, in makedirs mkdir(name, mode) OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'https:'

这个错误提示表明您在 fetch_olivetti_faces 函数中传递的数据源链接不正确，函数无法识别它作为本地数据源或 URL。请确保您传递的是正确的数据源链接或本地路径。建议您使用本地路径而非 URL。您可以将本地路径作为...

ImportError: cannot import name 'Axes' from 'matplotlib.axes' (F:\Users\Tianxiaofan\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes\__init__.py)

根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，你遇到的问题是在导入matplotlib.pyplot时出现了ImportError: cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets'的错误。这个错误的原因可能是因为fetch_mldata函数在...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 680, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 635, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg

这个错误是由于在指定路径中找不到图像文件导致的。根据报错信息，你的代码无法找到路径为D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg的图像文件。 请确保指定的图像文件路径是正确的，...

D:\Users\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\_openml.py:932: FutureWarning: The default value of parser will change from 'liac-arff' to 'auto' in 1.4. You can set parser='auto' to silence this warning. Therefore, an ImportError will be raised from 1.4 if the dataset is dense and pandas is not installed. Note that the pandas parser may return different data types. See the Notes Section in fetch_openml's API doc for details. warn(

这个警告是由于fetch_openml函数中的默认参数parser将在将来的版本中更改。为了消除这个警告，你可以显式地设置parser='auto'，如下所示： python boston = fetch_openml(data_id=506, as_frame=True, ...

ImportError: cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' (E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py)

您遇到的ImportError提示无法从sklearn.datasets导入fetch_mldata，这通常意味着您尝试使用的fetch_mldata函数在您安装的sklearn版本中已经不再可用或已经被重命名。 在scikit-learn（通常简称为...
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