KeyError: 'C:\\Jupyter_Python\\supermarket-tf\\data\\dataset\\supermarket\\img\\basketball_11.png does not exist ... '

这个错误是由于在PCB.py中使用了一个不存在的图片路径导致的。具体来说，程序试图读取'C:\\Jupyter_Python\\supermarket-tf\\data\\dataset\\supermarket\\img\\basketball_11.png'这个路径下的图片，但是该路径下并不存在这个图片，因此程序抛出了KeyError异常。

相关问题

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--dataset {cifar10,cifar100}] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--img_size IMG_SIZE] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--weight_decay WEIGHT_DECAY] [--total_epoch TOTAL_EPOCH] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f C:\Users\小皮王\AppData\Roaming\jupyter\runtime\kernel-b9c17d46-fd99-43af-a8ea-09585ccc9f61.json怎么改

您可以在 Jupyter Notebook 中运行程序时不传递 -f 参数，或者将该参数从命令行参数中删除。具体来说，您可以在命令行中去掉该参数，例如：

python ipykernel_launcher.py --dataset cifar10 --output_dir /path/to/output --img_size 32 --train_batch_size 128 --eval_batch_size 100 --learning_rate 0.1 --weight_decay 0.0001 --total_epoch 200

或者在 Jupyter Notebook 中运行程序时不传递 -f 参数：

python ipykernel_launcher.py --dataset cifar10 --output_dir /path/to/output --img_size 32 --train_batch_size 128 --eval_batch_size 100 --learning_rate 0.1 --weight_decay 0.0001 --total_epoch 200

为什么jupyter中跑LSTM程序报错RuntimeError: `tf.data.Dataset` only supports Python-style iteration in eager mode or within tf.function.

在Jupyter Notebook中运行含有LSTM（长短期记忆网络）的TensorFlow程序时，遇到`RuntimeError: 'tf.data.Dataset' only supports Python-style iteration in eager mode or within tf.function.`这样的错误，通常是因为你尝试直接对`tf.data.Dataset`进行迭代操作，而这是在Eager Execution模式下（默认的非函数式编程环境）不允许的。

`tf.data.Dataset`更适合配合`tf.function`或在图模式（Graph Mode）下工作，因为它内部实现了一些优化，比如批量处理、并行计算等。当你在Eager Execution模式下直接迭代，可能会导致预期的行为不符，因为这种模式下的迭代不是设计用于处理整个数据集的，而是逐元素处理。

解决这个问题的方法有：

1. 将你的for循环包裹在一个`tf.function`装饰器内，这样可以让你的数据集在函数内部迭代，而不是在Python级别。

@tf.function
def process_dataset(dataset):
    for item in dataset:
        # 这里是对item的操作

2. 如果你不想使用`tf.function`，可以先将数据集转换成Python列表或生成器再进行迭代，但这可能会限制某些性能优势。

dataset = ...  # 获取你的数据集
list_of_elements = list(dataset.as_numpy_iterator())
for element in list_of_elements:
    # 对element进行操作