AttributeError: 'LegacyPPIDataset' object has no attribute 'labels'. Did you mean: '_labels'?怎么解决

这个错误提示中说 LegacyPPIDataset 对象没有 labels 属性，但是建议你检查是否有一个名为 _labels 的属性。这通常意味着你的代码中可能有一个拼写错误或者属性名写错了。

你可以尝试检查代码中访问 labels 属性的地方，看看是否有写错属性名的地方。如果你确定代码中需要使用 labels 属性，可以在 LegacyPPIDataset 类中添加 labels 属性。例如，你可以在 LegacyPPIDataset 类中增加以下代码：

class LegacyPPIDataset:
    ...
    def __init__(self, ...):
        ...
        self.labels = _labels

这样就可以在 LegacyPPIDataset 对象中使用 labels 属性了。但是在添加属性之前，你需要确认使用 _labels 属性是否符合你的需求。

相关问题

MSE_l = mean_squared_error(test_labels.cpu(), pre_array) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'cpu'

这个错误提示表明你正在使用一个Numpy数组，但是它没有`cpu`属性。`cpu`是PyTorch Tensor对象的属性，而不是Numpy数组的属性。因此，你需要将Numpy数组转换为PyTorch Tensor对象，然后才能使用`cpu`属性。

你可以使用`torch.from_numpy()`方法将Numpy数组转换为PyTorch张量。这样，你就可以使用`cpu`属性了。例如：

import torch

# 将Numpy数组转换为PyTorch张量
test_labels_tensor = torch.from_numpy(test_labels)

# 进行预测
pre_array = ...

# 计算均方误差
MSE_l = torch.nn.functional.mse_loss(test_labels_tensor, pre_array).item()

注意，在计算均方误差时，你需要使用`torch.nn.functional.mse_loss()`函数。它会返回一个张量，而不是一个Numpy数组。因此，你需要使用`item()`方法将张量转换为标量。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_ecg\main.py", line 38, in <module> beats_labels = beats_labels.replace('|', '_') AttributeError: 'list' object has no attribute 'replace'

这个错误是因为您试图使用 `replace()` 方法来替换一个列表对象 `beats_labels` 中的元素，但是列表对象并没有 `replace()` 方法。

如果您要替换列表中的元素，可以使用列表推导式来创建一个新的列表，并在生成新列表时将 `'|'` 字符替换为 `_` 字符。例如：

beats_labels = ['N', 'LBBB', 'RBBB', '|', 'PVC', 'PAC', 'SVTA', 'VFW', 'AFIB', 'AFL', 'NOD', 'IVR', 'V']
beats_labels = [label.replace('|', '_') for label in beats_labels]
print(beats_labels)

输出结果：

['N', 'LBBB', 'RBBB', '_', 'PVC', 'PAC', 'SVTA', 'VFW', 'AFIB', 'AFL', 'NOD', 'IVR', 'V']

在上面的例子中，我们使用列表推导式 `[label.replace('|', '_') for label in beats_labels]` 来生成一个新的列表，其中遍历原列表 `beats_labels` 中的每个元素 `label`，并将其中的 `'|'` 字符替换为 `'_'` 字符，最终生成一个新的列表 `beats_labels`。