resample=resImg.BICUBIC AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'BICUBIC'

时间: 2023-11-11 12:06:29 浏览: 149

tf.data官方教程 – – 基于TF-v2

这是本人关于tf.data的第二篇博文，第一篇基于TF-v1详细介绍了tf.data，但是v1和v2很多地方不兼容，所以替大家瞧瞧v2的tf.data模块有什么新奇之处。 TensorFlow版本：2.1.0 首先贴上TF v1版本的tf.data博文地址：《TensorFlow tf.data 导入数据（tf.data官方教程）》文章目录使用 tf.data 构建数据输入通道1. 基础知识 ¶1.1 Dataset 结构介绍 ¶2. 读取输入数据 ¶2.1 读取Numpy数组 ¶2.2 读取Python生成器中的数据 ¶2.3 读取TFRecord数据 ¶2.4 读取text数据 ¶2 【tf.data 官方教程 - 基于TF-v2】是针对TensorFlow 2.1.0版本的tf.data模块的详细解析，这个模块在TF-v2中有许多改进和新特性。tf.data API旨在简化数据输入流程，提高数据处理效率，支持多种数据格式，并允许用户构建复杂的数据预处理流水线。 1. **基础知识** - **Dataset结构介绍**：tf.data.Dataset是核心抽象概念，表示一个元素序列，元素可以包含多个部分。例如，一个图像数据集元素可能包含图像数据和对应的标签。可以通过`from_tensor_slices()`或`from_tensor()`从内存数据创建，通过`TFRecordDataset()`从TFRecord文件创建。 2. **读取输入数据** - **读取Numpy数组**：使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`或`from_tensor()`可直接从Numpy数组创建数据集。 - **读取Python生成器中的数据**：对于动态生成的数据，可以利用Python生成器创建数据集。 - **读取TFRecord数据**：`tf.data.TFRecordDataset()`用于读取TFRecord文件，这是一种常见的 TensorFlow 数据存储格式。 - **读取text数据**：可以通过`tf.data.TextLineDataset()`读取文本文件，一行文本作为数据集的一个元素。 - **读取CSV数据**：可以使用`tf.data.experimental.CsvDataset()`读取CSV文件，进行数据解析。 3. **数据集元素batching** - **最简单的batching（直接stack）**：`dataset.batch(batch_size)`可以将数据集元素组合成批量，方便模型训练。 4. **数据预处理** - **Dataset.map()进行预处理**：使用`map()`函数可以应用任意的TensorFlow操作对数据集的每个元素进行转换。 - **使用非TF函数进行预处理**：可以使用`tf.py_function()`将Python函数集成到数据预处理中。 - **解析tf.Example protocol buffer消息**：处理包含在TFRecord文件中的protobuf消息。 - **时间序列windowing**：`window()`和`batch()`结合使用，可以对时间序列数据进行滑动窗口处理。 - **重采样**：`Datasets.sampling()`和`experimental.rejection_resample()`用于实现不同类型的重采样策略。 5. **训练工作流程** - **数据repeat多个epoch**：`dataset.repeat()`使数据集无限循环，以支持多轮训练。 - **随机shuffle输入数据**：`dataset.shuffle()`可以随机打乱数据集顺序，增加模型训练的多样性。 6. **在高阶API中使用tf.data** - **在tf.keras中使用tf.data**：可以将tf.data数据管道与tf.keras模型集成，实现高效的模型训练。 - **在tf.estimator中使用tf.data**：同样，tf.data也可以与tf.estimator一起使用，为Estimator提供数据流。 tf.data API的强大在于它的灵活性和可扩展性，可以构建出适应各种需求的数据处理流程。无论是在图像识别、自然语言处理还是时间序列分析等任务中，tf.data都能提供高效、简洁的解决方案。通过组合不同的数据读取、转换和预处理操作，可以构建出满足特定需求的数据输入通道。在实际项目中，理解并熟练运用tf.data是提升模型训练性能的关键步骤之一。

这个错误是因为你正在尝试在一个numpy数组上使用Image.BICUBIC方法，但是这个方法只能在Image对象上使用。你需要将你的numpy数组转换为Image对象，然后再使用BICUBIC方法。你可以使用以下代码将numpy数组转换为Image对象： img = Image.fromarray(numpy_array) 然后你可以使用以下代码在Image对象上使用BICUBIC方法： resized_img = img.resize((new_width, new_height), resample=Image.BICUBIC)

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resample=resImg.BICUBIC AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'BICUBIC'

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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'resample'

resample=Image.BICUBIC

File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 13, in preprocess b, a = ecg_sig.butter(4, 20 / (fs / 2), 'low') AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'butter'

T.RandomRotation(degrees=10, resample=Image.BICUBIC, expand=False, center=(0.5*self.imside, 0.0)),

解释一下这段pil_image.resize(tuple(round(x * scale) for x in pil_image.size), resample=Image.BICUBIC)

具体解释一下这段pil_image.resize(tuple(round(x * scale) for x in pil_image.size), resample=Image.BICUBIC)

T.RandomRotation(degrees=10, resample=Image.BICUBIC, expand=False, center=(0.5*self.imside, 0.0)), TypeError: RandomRotation.__init__() got an unexpected keyword argument 'resample'

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 113, in <module> ecg_sig = preprocess(ecg_sig, fs) File "D:\pythonProject_PT\main.py", line 12, in preprocess b, a = ecg_sig.butter(4, 20 / (fs / 2), 'low') AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'butter'

AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute 'fit_resample' arr = smote.fit_resample(array)

AttributeError: 'RawEDF' object has no attribute 'n_samples'. Did you mean: 'resample'?

AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute 'fit_sample'. Did you mean: 'fit_resample'?

image = Image.fromarray(img) if self.size is not None: image = image.resize((self.size, self.size), resample=self.interpolation) image = self.flip(image) image = np.array(image).astype(np.uint8) example["image"] = (image / 127.5 - 1.0).astype(np.float32) return example解析

img = img.resize((100, 50), Image.ANTIALIAS) AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'

img = img.resize((900, 68), Image.ANTIALIAS) AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'

解释下段代码，img_resized = img.resize((32, 32), resample=Image.BILINEAR)

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T.RandomRotation(degrees=10, resample=Image.BICUBIC, expand=False, center=(0.5*self.imside, 0.0)), TypeError: RandomRotation.init() got an unexpected keyword argument 'resample'