Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 177, in <module> y_true = np.argmax(y_test, axis=1) File "<__array_function__ internals>", line 180, in argmax File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 1216, in argmax return _wrapfunc(a, 'argmax', axis=axis, out=out, **kwds) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 57, in _wrapfunc return bound(*args, **kwds) numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1是什么意思,该怎么修改
时间: 2023-08-02 11:06:55 浏览: 39
这个错误提示是因为你在使用 `np.argmax()` 函数时,指定的轴超出了数组的维度范围。具体来说,你的 `y_test` 数组可能只有一个维度,而你却指定了 `axis=1`,这是不被允许的。
要解决这个问题,你可以先查看一下 `y_test` 的维度,确认它是否只有一个维度。如果是的话,你需要修改 `np.argmax()` 的参数,将轴指定为 `axis=0` 或省略 `axis` 参数。如果 `y_test` 是一个多维数组,那么你需要仔细检查你的代码,确认 `y_test` 在哪个维度上需要进行 argmax 操作,并修改相应的代码。
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python解释错误 Traceback (most recent call last): File "D:\Python\pythonProject1\main.py", line 14, in <module> reversed_text = cell.value[::-1] TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
这个错误可能是因为在遍历B列的单元格时,有些单元格是空的,没有值,所以在取值时返回了None,而None是不能进行切片操作的。你可以添加一个判断语句来避免这个错误:
import openpyxl # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('D:/CNEUN/6、项目/11、电力物资/广西物资/会议讨论资料/5.31会议沟通/会后复盘/名称字段.xlsx', read_only=True) # 选择指定的sheet sheet = wb['Sheet1'] # 遍历B列中的每一个单元格 for cell in sheet['E']: # 判断单元格是否为空 if cell.value is not None: # 将单元格中的文字反转位置 reversed_text = cell.value[::-1] # 将反转后的文字写回到原单元格中 cell.value = reversed_text # 保存修改后的Excel文件 wb.save('D:/CNEUN/6、项目/11、电力物资/广西物资/会议讨论资料/5.31会议沟通/会后复盘/名称字段.xlsx')
这样就可以避免尝试对空单元格进行切片操作而出现的TypeError错误了。
Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 21, in <module> models(input) TypeError: 'module' object is not callable
这个错误提示通常是因为你正在尝试对一个模块对象进行调用,而不是模块中的某个函数、类或方法。在你的代码中,你将一个模块对象'models'作为参数传递给一个函数,而不是调用模块中的某个函数或类。因此,Python解释器无法理解你的意图,抛出了这个异常。
如果你想要使用PyTorch中的预训练模型对图像进行分类,可以使用以下代码:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
# 定义预处理函数
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载数据集
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('D:/tupianshuju/erfenlei', transform=preprocess)
# 加载预训练的ResNet18模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 将输入张量传递给模型进行前向传播
input_tensor = dataset[0][0]
input_tensor = input_tensor.unsqueeze(0)
output = model(input_tensor)
# 输出分类结果
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print('Predicted class index:', predicted.item())
```
在这个示例代码中,我们使用了PyTorch官方提供的ImageFolder类加载图像数据集,并使用预定义的预处理函数对图像进行预处理。然后,我们加载了预训练的ResNet18模型,并将模型设置为评估模式。最后,我们将输入张量传递给模型进行前向传播,并使用torch.max方法找到输出张量中的最大值及其对应的索引,即为预测的类别。