NameError Traceback (most recent call last) Input In [49], in <cell line: 1>() ----> 1 plot_confusion_matrix(model, X_test, y_test,cmap='Blues') 2 plt.tight_layout() NameError: name 'plot_confusion_matrix' is not defined

时间: 2024-01-11 08:05:51 浏览: 146
这个错误提示说明在当前的作用域中找不到名为 `plot_confusion_matrix` 的函数或类。这通常是因为您没有正确导入所需的库或模块。 在这种情况下,我猜测您可能是想使用 `sklearn.metrics.plot_confusion_matrix` 函数来绘制混淆矩阵。如果是这样,您需要执行以下导入语句: ```python from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix ``` 请确保在运行 `plot_confusion_matrix` 函数之前执行此导入语句。
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在使用plaxis解译器时NameError Traceback (most recent call last) Input In [2], in <cell line: 1>() ----> 1 plx = new_client() NameError: name 'new_client' is not defined

The error message suggests that the function `new_client()` is not defined in the current scope or module. Most likely, you need to import the module that contains the `new_client()` function before you can use it. You can do this by adding an import statement at the beginning of your code like this: ```python from plxscripting.easy import EasyModelling plx = EasyModelling() ``` Alternatively, you might have a typo in the function name or the function might not be defined at all. Make sure that you have spelled the function name correctly and that you have defined the function in your code or imported it from a module.

--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-a5e78519a686> in <cell line: 7>() 5 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() 6 ----> 7 losses, states = the_loop(net, optimizer, train_loader, epochs=epochs) 8 9 fig = plot_losses(losses) NameError: name 'train_loader' is not defined这个错误怎么改

这个错误提示说 `train_loader` 这个变量没有定义,所以需要先定义 `train_loader` 变量。一般情况下,我们会使用 PyTorch 的 `DataLoader` 对象来加载数据集,所以您需要先定义 `train_loader`,例如: ```python from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据集 train_dataset = YourDataset(...) # 定义数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) ``` 这里的 `YourDataset` 是您自己定义的数据集类,`batch_size` 是批次大小,`shuffle` 表示是否打乱数据集顺序。根据您的具体情况,您需要修改 `YourDataset` 类的定义和参数设置。 然后,将上述代码中的 `train_loader` 替换成您定义的数据加载器即可。
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--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Input In [27], in <cell line: 11>() 9 model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) 10 model.add(Dropout(0.2)) ---> 11 model.add(LSTM(units=32)) 12 model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) 14 # 编译模型 File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/trackable/base.py:204, in no_automatic_dependency_tracking.<locals>._method_wrapper(self, *args, **kwargs) 202 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 203 try: --> 204 result = method(self, *args, **kwargs) 205 finally: 206 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/engine/input_spec.py:235, in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " 238 f"expected ndim={spec.ndim}, found ndim={ndim}. " 239 f"Full shape received: {tuple(shape)}" 240 ) 241 if spec.max_ndim is not None: 242 ndim = x.shape.rank ValueError: Input 0 of layer "lstm_8" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 32)

UnpicklingError Traceback (most recent call last) Input In [66], in <cell line: 36>() 30 Kcat_model = model.KcatPrediction(device, n_fingerprint, n_word, 2*dim, layer_gnn, window, layer_cnn, layer_output).to(device) 31 ##‘KcatPrediction’是一个自定义模型类,根据给定的参数初始化一个Kcat预测模型。使用了上述参数,如果要进行调参在此处进行 32 # directory_path = '../../Results/output/all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0/archive/data' 33 # file_list = os.listdir(directory_path) 34 # for file_name in file_list: 35 # file_path = os.path.join(directory_path,file_name) ---> 36 Kcat_model.load_state_dict(torch.load('MAEs--all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0.5--decay_interval10--weight_decay1e-6--iteration50.txt', map_location=device)) 37 ##表示把预训练的模型参数加载到Kcat_model里,‘torch.load’表示函数用于文件中加载模型参数的状态字典(state_dict),括号内表示预训练参数的文件位置 38 predictor = Predictor(Kcat_model) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:815, in load(f, map_location, pickle_module, weights_only, **pickle_load_args) 813 except RuntimeError as e: 814 raise pickle.UnpicklingError(UNSAFE_MESSAGE + str(e)) from None --> 815 return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1033, in _legacy_load(f, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) 1027 if not hasattr(f, 'readinto') and (3, 8, 0) <= sys.version_info < (3, 8, 2): 1028 raise RuntimeError( 1029 "torch.load does not work with file-like objects that do not implement readinto on Python 3.8.0 and 3.8.1. " 1030 f"Received object of type "{type(f)}". Please update to Python 3.8.2 or newer to restore this " 1031 "functionality.") -> 1033 magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) 1034 if magic_number != MAGIC_NUMBER: 1035 raise RuntimeError("Invalid magic number; corrupt file?") UnpicklingError: invalid load key, 'E'. 这个问题怎么解决

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