train_db = train_dataset.shuffle(10000).batch(batch_size) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'shuffle'
时间: 2023-12-15 18:03:37 浏览: 22
这个错误意味着你正在尝试对一个 NumPy 数组对象使用 `shuffle()` 方法,而该方法只能用于 TensorFlow 数据集对象。要解决此问题,你需要将 NumPy 数组转换为 TensorFlow 数据集对象。
你可以使用 `tf.data.Dataset.from_tensor_slices()` 方法将 NumPy 数组转换为 TensorFlow 数据集对象,如下所示:
```
train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_dataset, train_labels))
train_db = train_db.shuffle(10000).batch(batch_size)
```
在这里,我们首先将训练数据集和标签作为元组传递给 `from_tensor_slices()` 方法,然后我们将其转换为 TensorFlow 数据集对象,并使用 `shuffle()` 和 `batch()` 方法对其进行相应的操作。
相关问题
y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()
`y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()` 这行代码将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组并赋值给变量 `y_train`。
在这行代码中,`train_loader` 是一个数据加载器对象,`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_labels` 是数据集对象中的一个属性,它代表训练数据集的标签。
`numpy()` 是一个 NumPy 数组的方法,它将 PyTorch 张量(tensor)对象转换为 NumPy 数组。
通过这行代码,将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组,并将结果赋值给变量 `y_train`。你可以在后续的代码中使用 `y_train` 来处理或分析训练数据集的标签数据。
train_dataset.batch_size(batch_size=batch_size):AttributeError: 'MNIST' object has no attribute 'batch'
这个错误是因为 `MNIST` 对象没有 `batch` 属性,所以不能对它进行 `batch_size` 操作。可能是你在代码的前面定义了 `MNIST` 对象,但是没有设置 `batch` 属性。你可以尝试在数据加载时使用 `tf.data.Dataset.batch` 方法来对数据进行 batch 操作,例如:
```python
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).shuffle(buffer_size=10000).batch(batch_size)
```
这里的 `batch_size` 是你想要的批次大小。在这个例子中,我们使用 `from_tensor_slices` 方法来创建 `tf.data.Dataset` 对象,并将训练数据 `x_train` 和 `y_train` 作为输入。然后使用 `shuffle` 方法来随机打乱数据,最后使用 `batch` 方法来进行批次处理。