import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

这个错误通常发生在尝试对一个列表对象调用 `shape` 属性时。在你的代码中，错误可能是由于 `features` 列表不是 numpy 数组而引起的。`TSNE` 类的 `fit_transform` 方法需要的输入是一个 numpy 数组，因此，将 `features` 列表转换为 numpy 数组可能会解决这个问题。将以下行添加到代码中即可将 `features` 列表转换为 numpy 数组：

features = np.array(features)

将其添加到 `features` 列表的末尾之后，再次运行代码，应该就不会遇到这个错误了。

相关问题

帮我看看下面代码哪里错了：mport os,sys,torch # sys.path.append(os.path.dirname()) import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions from PIL import Image import random # from numba import cuda报错：在 '__init__.py' 中找不到引用 'resnet50'

从错误信息来看，可能是你的keras版本过低导致的。请尝试升级你的keras版本，可以通过以下命令升级到最新版本：

pip install keras --upgrade

如果还是不行，可以尝试升级tensorflow和keras依赖的库：

pip install --upgrade tensorflow-gpu keras numpy scipy matplotlib pillow

如果还有问题，请提供完整的错误信息以便更好地帮助你。

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import KMeans # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 kmeans = KMeans(n_clusters=None, max_iter=1000, n_init=50).fit(features) n_clusters = len(set(kmeans.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(kmeans.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))，改哪里啊

这段代码看起来是将某个目录下的图片进行特征提取和聚类。如果没有出现错误提示，但是想要修改代码的话，可以考虑以下几个方面：

1. 数据路径：代码中使用的是 `D:/wjd/2` 这个路径，你需要将其修改为你自己的数据路径。
2. 图像尺寸：代码中将图像 resize 到了 224x224 像素，你可以根据实际情况修改这个尺寸。
3. 聚类数量：代码中使用了 KMeans 算法进行聚类，并使用了默认的 n_clusters=None 参数，这会自动确定聚类的数量。你可以根据需要调整这个参数。
4. 输出信息：代码中最后一个 for 循环用于输出每个样本所属的聚类，你可以修改输出的格式和内容。

除此之外，如果你对特征提取和聚类过程有更深入的需求，可以考虑修改模型的参数或者使用其他模型和算法。