'numpy.ndarray' object has no attribute 'step'

时间: 2023-08-15 15:04:47 浏览: 109
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将numpy.ndarray格式图像转化为_io.BufferedReader格式

这个错误通常是因为您在numpy数组上使用了step属性，而numpy数组没有step属性。这个错误通常出现在使用for循环遍历numpy数组时，因为numpy数组不是python内置的迭代器类型。如果您需要在numpy数组上进行迭代，可以使用numpy内置的函数nditer()来创建一个迭代器对象。您还可以使用其他方法来操作numpy数组，例如使用numpy的切片操作。如果您有更多的细节或代码提供，我可以更好地帮助您解决这个问题。
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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'

This error occurs because the numpy.ndarray object doesn't have a columns attribute. The columns attribute belongs to a Pandas DataFrame object. To solve this error, you can convert the numpy....

a.to_excel('step3.xlsx') AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'to_excel'

上述代码将创建一个NumPy数组，然后将其转换为DataFrame对象，并使用to_excel()方法将DataFrame保存为名为"step3.xlsx"的Excel文件。请确保你已经安装了Pandas库，可以使用pip install pandas命令进行安装。

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = train_img.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

根据你的代码，你尝试在 train_img 上调用 next_batch 属性，但是出现了 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch' 的错误。 这个错误是因为 train_img 是一个 NumPy 数组...

AttributeError: 'PendulumEnv' object has no attribute 'seed'

这个错误可能是因为你正在使用... def step(self, action): pass 在上面的代码中，我们添加了一个 seed 方法，它使用 numpy 库来设置随机数生成器的种子。这样就可以在 PendulumEnv 中使用 seed 方法了。

'PendulumEnv' object has no attribute 'seed'

observation, reward, done, info = env.step(action) 在这个例子中，我们使用 numpy 库中的 random 模块来生成随机数，并且设置了随机种子为 1234。这样可以保证每次运行程序时都会得到相同的随机数序列。

AttributeError: 'Frame' object has no attribute 'update_traces'

import numpy as np # 创建子图 fig = make_subplots(rows=1, cols=1) # 创建初始数据 x = np.arange(1, 11) y = np.random.randint(1, 10, 10) # 创建初始柱状图 bar_trace = go.Bar( x=x, y=y, name='...

代码如何解决AttributeError: 'PendulumEnv' object has no attribute 'seed'

AttributeError: 'PendulumEnv' object has no attribute 'seed' 错误是由于 PendulumEnv 这个环境类没有 seed 这个方法导致的。在 OpenAI Gym 中，每个环境类都有一些规定好的方法，如 reset()、step() ...

修改代码： File "D:\python\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py", line 1569, in plot_surface if Z.ndim != 2: AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'

如果Z的类型不是numpy数组，可以使用np.array()将其转换为数组。 以下是修改后的代码： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义函数 def...
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解决AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.nn.rnn_cell' has no attribute 'seq2seq'

def train_step(inp, targ, enc_hidden): loss = 0 with tf.GradientTape() as tape: enc_output, enc_hidden = encoder(inp, enc_hidden) dec_hidden = enc_hidden dec_input = tf.expand_dims([tokenizer....

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这段代码出现了一个错误，具体错误信息是 'tuple' object has no attribute 'size'。这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时，输入的数据类型不正确，需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中，loss_func ...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

optimizer.step() if t % 50 == 0: plt.cla() plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy()) plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5) plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data....
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