Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 195, in <module> y_true = LabelBinarizer(Y_true, classes=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) TypeError: LabelBinarizer.__init__() got an unexpected keyword argument 'classes'
时间: 2023-11-14 15:05:34 浏览: 42
这个错误提示说明 LabelBinarizer 类的初始化函数不支持 classes 参数,你需要使用 fit_transform 方法来进行类别转换。具体来说,你需要在训练数据上调用 fit_transform 方法,并将测试数据作为参数传入 transform 方法。示例代码如下:
```python
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
# 将训练数据进行类别转换
lb = LabelBinarizer()
y_train = lb.fit_transform(y_train)
# 将测试数据进行类别转换
y_test = lb.transform(y_test)
```
其中,y_train 和 y_test 分别表示训练和测试数据集的标签。
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python解释错误 Traceback (most recent call last): File "D:\Python\pythonProject1\main.py", line 14, in <module> reversed_text = cell.value[::-1] TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
这个错误可能是因为在遍历B列的单元格时,有些单元格是空的,没有值,所以在取值时返回了None,而None是不能进行切片操作的。你可以添加一个判断语句来避免这个错误:
import openpyxl # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('D:/CNEUN/6、项目/11、电力物资/广西物资/会议讨论资料/5.31会议沟通/会后复盘/名称字段.xlsx', read_only=True) # 选择指定的sheet sheet = wb['Sheet1'] # 遍历B列中的每一个单元格 for cell in sheet['E']: # 判断单元格是否为空 if cell.value is not None: # 将单元格中的文字反转位置 reversed_text = cell.value[::-1] # 将反转后的文字写回到原单元格中 cell.value = reversed_text # 保存修改后的Excel文件 wb.save('D:/CNEUN/6、项目/11、电力物资/广西物资/会议讨论资料/5.31会议沟通/会后复盘/名称字段.xlsx')
这样就可以避免尝试对空单元格进行切片操作而出现的TypeError错误了。
Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 21, in <module> models(input) TypeError: 'module' object is not callable
这个错误提示通常是因为你正在尝试对一个模块对象进行调用,而不是模块中的某个函数、类或方法。在你的代码中,你将一个模块对象'models'作为参数传递给一个函数,而不是调用模块中的某个函数或类。因此,Python解释器无法理解你的意图,抛出了这个异常。
如果你想要使用PyTorch中的预训练模型对图像进行分类,可以使用以下代码:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
# 定义预处理函数
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载数据集
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('D:/tupianshuju/erfenlei', transform=preprocess)
# 加载预训练的ResNet18模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 将输入张量传递给模型进行前向传播
input_tensor = dataset[0][0]
input_tensor = input_tensor.unsqueeze(0)
output = model(input_tensor)
# 输出分类结果
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print('Predicted class index:', predicted.item())
```
在这个示例代码中,我们使用了PyTorch官方提供的ImageFolder类加载图像数据集,并使用预定义的预处理函数对图像进行预处理。然后,我们加载了预训练的ResNet18模型,并将模型设置为评估模式。最后,我们将输入张量传递给模型进行前向传播,并使用torch.max方法找到输出张量中的最大值及其对应的索引,即为预测的类别。