cannot import name 'KMNIST' from 'torchvision.datasets.mnist' (D:\anaconda\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py)

时间: 2023-09-25 12:17:02 浏览: 90
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This error occurs when trying to import the KMNIST dataset from the torchvision.datasets.mnist module, but it is not available in the current version of PyTorch or torchvision. To resolve this issue, you can try updating PyTorch and torchvision to the latest version or use an alternative dataset.
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Traceback (most recent call last): File "D:\桌面文件\jotang\机器学习招新\图像分类数据集.py", line 20, in <module> mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( File "C:\Users\10640\anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 102, in __init__ raise RuntimeError("Dataset not found. You can use download=True to download it") RuntimeError: Dataset not found. You can use download=True to download it

mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True) 这将会在 ./data 目录下下载并存储 FashionMNIST 数据集。确保你的代码中存在该目录，并且你有足够的权限来...

ImportError: cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' (E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py)

from sklearn.datasets import fetch_openml # 获取数据集 data = fetch_openml(name='mnist_784', version=1) X, y = data['data'], data['target'] # 现在X和y包含了数据集的特征和标签 3. **查找替代数据...

cannot import name 'emnist' from 'keras.datasets' (E:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf\lib\site-packages\keras\datasets\__init__.py)

from keras.datasets import mnist import numpy as np import os def load_emnist(): emnist_path = os.path.join('data', 'emnist') if not os.path.exists(emnist_path): os.makedirs(emnist_path) train_...

cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' (C:\Users\ASUS\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py) 怎么解决

这个错误通常是因为sklearn版本更新导致fetch_mldata函数被删除了。解决方法是使用fetch_openml函数代替fetch_mldata函数。...from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784')

Original Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\worker.py", line 202, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 44, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 109, in __getitem__ img = Image.fromarray(img.numpy(), mode='RGB') File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3103, in fromarray return frombuffer(mode, size, obj, "raw", rawmode, 0, 1) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3027, in frombuffer return frombytes(mode, size, data, decoder_name, args) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2969, in frombytes im.frombytes(data, decoder_name, args) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 830, in frombytes raise ValueError(msg) ValueError: not enough image data 进程已结束,退出代码1

这个错误通常是由于数据加载器在尝试读取图像时未能正确加载图像数据导致的。可能的原因包括： 1. 图像路径不正确，导致无法找到图像文件。 2. 图像文件已损坏或缺失，导致无法读取图像数据。 ...

Original Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\worker.py", line 202, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 44, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 109, in __getitem__ img = Image.fromarray(torch.from_numpy(img).numpy(), mode='L') File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3094, in fromarray raise ValueError(msg) ValueError: Too many dimensions: 3 > 2.

这是一个 Python 的异常信息，看起来是在使用 PyTorch 和 torchvision 库中的 MNIST 数据集时出现了问题。具体来说，该异常是由于尝试使用三维数组来创建灰度图像而引起的，但是灰度图像应该是二维的。可能的原因是...

cannot import name 'normalize_data_format' from 'keras.backend' (F:\Anaconda\envs\tf1.15\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py)

根据引用的内容，解决方法是在python代码...from keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() print(X_train.shape) import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(X_train

RuntimeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_24830/2888675824.py in <module> 19 print('The type of mnist_ds:', type(mnist_ds)) 20 ---> 21 print("Number of pictures contained in the mnist_ds：",mnist_ds.get_dataset_size()) # 60000 pictures in total 22 23 dic_ds = mnist_ds.create_dict_iterator() # Convert dataset to dictionary type ~/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/dataset/engine/datasets.py in get_dataset_size(self) 1625 if self.dataset_size is None: 1626 runtime_getter = self.__init_size_getter() -> 1627 self.dataset_size = runtime_getter[0].GetDatasetSize(False) 1628 runtime_getter[2].close_pool() 1629 runtime_getter[2].notify_watchdog()

这个错误信息显示在获取mnist_ds数据集大小时出现了问题，可能是因为数据集中没有正确的大小信息。建议您仔细检查数据集的格式和内容，确保其符合MindSpore框架的要求。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误...

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Input In [2], in <cell line: 2>() 1 #数据加载 ----> 2 from keras.datasets import fashion_mnist 3 import numpy as np 4 (X_train,y_train),(X_test,y_test) = fashion_mnist.load_data() File F:\Anaconda\lib\site-packages\keras\__init__.py:20, in <module> 1 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. 2 # 3 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); (...) 13 # limitations under the License. 14 # ============================================================================== 15 """Implementation of the Keras API, the high-level API of TensorFlow. 16 17 Detailed documentation and user guides are available at 18 [keras.io](https://keras.io). 19 """ ---> 20 from keras import distribute 21 from keras import models 22 from keras.engine.input_layer import Input File F:\Anaconda\lib\site-packages\keras\distribute\__init__.py:18, in <module> 1 # Copyright 2019 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. 2 # 3 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); (...) 13 # limitations under the License. 14 # ============================================================================== 15 """Keras' Distribution Strategy library.""" ---> 18 from keras.distribute import sidecar_evaluator File F:\Anaconda\lib\site-packages\keras\distribute\sidecar_evaluator.py:17, in <module> 1 # Copyright 2020 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. 2 # 3 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); (...) 13 # limitations under the License. 14 # ============================================================================== 15 """Python module for evaluation loop.""" ---> 17 import tensorflow.compat.v2 as tf 19 # isort: off 20 from tensorflow.python.platform import tf_logging as logging ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'

这是一个 ModuleNotFoundError 异常，提示缺少 tensorflow 模块。请确保已经安装了 tensorflow 并且版本正确。你可以通过在命令行中输入 "pip install tensorflow" 来安装它。如果你已经安装了 tensorflow，可以尝试...
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