cannot import name 'normalize_data_format' from 'keras.backend' (F:\Anaconda\envs\tf1.15\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py)

根据引用的内容，解决方法是在python代码中import keras之前加入一个环境变量修改的语句，具体的修改代码如下：

import os
os.environ['KERAS_BACKEND']='theano'

根据引用的内容，可以使用Keras库中的函数来加载MNIST数据集。具体的代码如下：

from keras.datasets import mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
print(X_train.shape)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(X_train

相关问题

cannot import name 'normalize_corpus' from 'normalization' (C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\normalization\__init__.py)

根据提供的引用内容，出现了无法从'normalization'导入'normalize_corpus'的错误。这个错误通常是由于导入的模块中没有名为'normalize_corpus'的函数或类所导致的。可能的解决方法如下：

1.检查导入的模块是否正确，确保正确导入了包含'normalize_corpus'函数或类的模块。

2.检查'normalize_corpus'函数或类是否存在于导入的模块中。如果不存在，请查看是否有其他函数或类可以代替'normalize_corpus'。

3.如果您正在使用的是自己编写的模块，请确保已正确安装该模块，并且该模块中包含'normalize_corpus'函数或类。

4.如果您使用的是第三方模块，请确保已正确安装该模块，并且该模块中包含'normalize_corpus'函数或类。

以下是一个可能的解决方案：

from normalization.text import normalize_corpus

# 然后可以使用normalize_corpus函数

cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\cloud\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误可能是由于您的sklearn版本过低导致的。您可以尝试更新sklearn到最新版本，或者使用下面的代码来解决该问题：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.utils.multiclass import unique_labels
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes,
                          normalize=False,
                          title=None,
                          cmap=plt.cm.Blues):
    """
    This function prints and plots the confusion matrix.
    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
    """
    if not title:
        if normalize:
            title = 'Normalized confusion matrix'
        else:
            title = 'Confusion matrix, without normalization'

    # Compute confusion matrix
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    # Only use the labels that appear in the data
    classes = classes[unique_labels(y_true, y_pred)]
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

    fig, ax = plt.subplots()
    im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
    # We want to show all ticks...
    ax.set(xticks=np.arange(cm.shape),
           yticks=np.arange(cm.shape),
           # ... and label them with the respective list entries
           xticklabels=classes, yticklabels=classes,
           title=title,
           ylabel='True label',
           xlabel='Predicted label')

    # Rotate the tick labels and set their alignment.
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
             rotation_mode="anchor")

    # Loop over data dimensions and create text annotations.
    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i in range(cm.shape):
        for j in range(cm.shape):
            ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                    ha="center", va="center",
                    color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    fig.tight_layout()
    return ax

如果您有任何其他问题，请随时问我。