TypeError: ImageFolder.__init__() got an unexpected keyword argument 'train'

这个错误通常是因为ImageFolder类的初始化函数中没有'train'这个参数。可能是因为你使用了过时的参数或者版本不兼容的问题。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数错误。如果你使用的是较旧的版本，可以尝试更新到最新版本。如果问题仍然存在，你可以查看官方文档或者在相关论坛上寻求帮助。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\postgraduate\practice\practice1\train.py", line 15, in <module> train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(datasets=train_dataset, batch_size=16, shuffle=True) TypeError: DataLoader.__init__() got an unexpected keyword argument 'datasets'

这个错误提示表明，在创建`DataLoader`对象时，使用了错误的参数名称`datasets`。

正确的参数名称应该是`dataset`（注意是单数形式）。所以需要将`datasets`改为`dataset`即可，修改后的代码如下：

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

这样就可以成功创建`DataLoader`对象，并且使用`train_dataset`作为数据集。

TypeError: LinearRegression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误是由于在实例化LinearRegression对象时使用了一个未知的关键字参数'normalize'引起的。在Scikit-learn中，LinearRegression类默认不接受'normalize'参数。

如果你想对输入数据进行归一化处理，你可以使用preprocessing模块中的StandardScaler或MinMaxScaler类对数据进行预处理。这些类提供了对数据进行归一化的功能。

以下是一个使用StandardScaler对数据进行归一化的示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行归一化处理
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 创建LinearRegression对象并进行训练
regression = LinearRegression()
regression.fit(X_train_scaled, y_train)

这样就可以避免使用无效的'normalize'参数，并且对数据进行归一化处理。