AttributeError: type object 'ConfusionMatrixDisplay' has no attribute 'from_predictions'
时间: 2023-11-02 07:07:17 浏览: 88
AttributeError: type object 'ConfusionMatrixDisplay' has no attribute 'from_predictions' 是一个错误提示,它说明在使用ConfusionMatrixDisplay类的from_predictions方法时发生了属性错误。该方法可能在该版本的库中不存在或被移除。为了解决这个问题,你可以尝试查看库的文档或升级到最新版本的库以获取最新的功能和修复的bug。
相关问题
AttributeError: Sequential object has no attribute predict_classes
这个错误通常出现在使用 Keras Sequential 模型的时候,因为它并没有 predict_classes 方法。如果你想要获取模型的预测结果,可以使用 predict 方法,然后再使用 numpy 库中的 argmax 方法获取每个样本的预测结果索引。例如:
```python
import numpy as np
# 假设 model 是一个 Keras Sequential 模型
predictions = model.predict(input_data)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
```
这样就可以得到每个样本的预测结果了。
AttributeError: 'KFSGNet' object has no attribute '__conv1'
根据提供的引用内容,出现了两个不同的AttributeError错误。下面是对每个错误的解决方案:
引用中的错误是:AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘。
这个错误通常是由于使用了过时的方法或属性导致的。在最新版本的PyTorch中,`recompute_scale_factor`已被移除。解决此问题的方法是使用`nn.Upsample`的`scale_factor`参数来设置缩放因子,而不是使用`recompute_scale_factor`属性。
引用中的错误是:AttributeError: Model object has no attribute predict_classes。
这个错误通常是由于使用了过时的方法或属性导致的。在最新版本的Keras中,`predict_classes`已被移除。解决此问题的方法是使用`predict`方法来获取预测结果,并使用`argmax`函数来获取类别。
下面是对每个错误的解决方案的示例代码:
对于引用的错误:
```python
import torch.nn as nn
# 创建一个Upsample对象
upsample = nn.Upsample(scale_factor=2)
# 使用scale_factor参数来设置缩放因子
```
对于引用的错误:
```python
from keras.models import Model
# 创建一个Model对象
model = Model()
# 使用predict方法获取预测结果
predictions = model.predict(data)
# 使用argmax函数获取类别
predicted_classes = predictions.argmax(axis=-1)
```