File "via2ava.py", line 158, in get_pkl_csv h, w = image_array.shape[:2] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

根据提供的引用内容，这个错误是在运行Python脚本"via2ava.py"时出现的。具体来说，这个错误是在函数"get_pkl_csv"的第158行出现的，这个函数的作用是将一个.pkl文件转换为.csv文件。错误信息显示"image_array"是一个NoneType对象，没有"shape"属性，因此无法获取其高度和宽度。这个错误可能是由于读取.pkl文件时出现问题导致的，或者是.pkl文件中没有图像数据。为了解决这个问题，可以检查.pkl文件是否存在，以及文件中是否包含正确的图像数据。

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from selenium import webdriver from time import sleep import pickle import os bilibili_url = 'https://www.bilibili.com/' login_url = 'https://www.bilibili.com/' targer_url = 'https://show.bilibili.com/platform/detail.html?id=73710&from=pc_ticketlist' class manzhan: def __init__(self): self.status = 0 self.login_method = 1 self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\\Users\\zplrp\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\chromedriver.exe') def set_cookies(self): self.driver.get(bilibili_url) print("###请点击登录###") while self.driver.find('登录') != -1: sleep(1) print("###扫码成功###") pickle.dump(self.driver.get_cookies(),open('cookies.pkl','wb')) print('###cookie保存成功###') self.driver.get(targer_url) def get_cookie(self): cookies = pickle.load(open('cookie.pkl', 'rb')) for cookie in cookies: cookie_dict = { 'domain': '.bilibili.com', 'name': cookie.get('name'), 'value': cookie.get('value') } self.driver.add_cookie(cookie_dict) print('###载入cookie###') def login(self): """登录""" if self.login_method == 0: self.driver.get(login_url) print('###开始登录###') elif self.login_method == 1: if not os.path.exists('cookies.pkl'): self.get_cookies() else: self.driver.get(targer_url) self.get_cookie() def enter_manzhan(self): print('###打开浏览器，进入B站###') self.login() self.driver.refresh() self.status = 2 print('###登录成功###') if __name__ == '__main__': man = manzhan() man.enter_manzhan

这段代码是使用Selenium自动化工具来实现对B站的登录和进入漫展页面的操作。在代码中，首先导入了必要的模块和库，然后定义了一个名为manzhan的类，该类包含了一些方法用于登录和进入漫展页面。

在初始化方法中，设置了一些初始变量，并初始化了一个Chrome浏览器的驱动。然后，定义了set_cookies方法用于获取登录后的cookie并保存到文件中。get_cookie方法用于将之前保存的cookie加载到浏览器中。login方法根据登录方式进行登录操作。enter_manzhan方法用于打开浏览器、登录并进入漫展页面。

最后，在主函数中创建了一个manzhan对象，并调用enter_manzhan方法来执行登录和进入漫展页面的操作。

请问您对这段代码有什么疑问吗？

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

这段代码看起来是一个用于时间序列预测的深度学习模型。该模型使用了序列到序列 LSTM (Seq2Seq LSTM) 模型进行预测，使用了 EarlyStopping 回调函数来避免过度拟合，并使用 Adam 优化器来进行模型优化。

具体来说，该代码读取了一个名为 'lorenz.csv' 的数据文件，将其中的信号列读取出来并进行了归一化处理。然后，使用 truncate 函数将信号序列切割成训练集和测试集，将其输入到 Seq2Seq LSTM 模型中进行训练。训练完成后，对测试集进行预测并计算预测指标，最后使用 matplotlib 库将预测结果可视化。

如果需要更详细的解释或修改建议，请提出具体问题或要求。