f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') client_data = collections.OrderedDict() for i in range(6): client_data[f'client_{i}'] = ( train_images[i*1000:(i+1)*1000], train_labels[i*1000:(i+1)*1000]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_data[f'client_{i}']: images, labels = example #label = labels.numpy() plot_data[label].append(labels) for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])如何修改这段代码使之正确
时间: 2023-06-08 22:07:31 浏览: 46
这段代码用于创建一个名为"f"的图形对象,大小为12x7,然后设置图形对象的标题为"Label Counts for a Sample of Clients"。接着定义了一个名为"client_data"的有序字典,并使用循环语句将六个客户端的数据存储到其中。每个客户端的数据包括1000个图像样本和它们对应的标签。最后,还定义了一个名为"plot_data"的默认字典,并将每个客户端的图像和标签数据存储到该字典中。
相关问题
当使用本地的fashionmnis时,如何修改以下代码:f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_dataset: # Append counts individually per label to make plots # more colorful instead of one color per plot. label = example['label'].numpy() plot_data[label].append(label) plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
如果使用本地的fashionmnis,要修改以下代码可以按照如下方式操作:
1. 修改数据集的名称,如将“emnist_train”改为“fashionmnist_train”。
2. 修改suptitle的内容,如将“Label Counts for a Sample of Clients”改为“客户样本的标签计数”。
3. 修改for循环中的range,以适应fashionmnis数据集中的客户数量。
4. 将client_dataset中的“emnist_train”换成“fashionmnist_train”。
5. 根据fashionmnis的标签格式修改plot_data的内容,以便正确绘制标签计数。
示例代码如下:
f = plt.figure(figsize=(12, 7))
f.suptitle('客户样本的标签计数')
for i in range(10):
client_dataset = fashionmnist_train.create_tf_dataset_for_client(
fashionmnist_train.client_ids[i])
plot_data = collections.defaultdict(list)
for example in client_dataset:
label = example['label'].numpy()
plot_data[label].append(example)
plot_label_counts(plot_data) #自行定义plot_label_counts函数,用于绘制标签计数图。
f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') client_data = collections.OrderedDict() for i in range(6): client_data[f'client_{i}'] = (train_images[i*1000:(i+1)*1000], train_labels[i*1000:(i+1)*1000]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_data: label = example[1].numpy() plot_data[label].append(label) plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])该段代码出现了 'str' object has no attribute 'numpy'错误,该怎么修改
根据错误提示,看起来是尝试在一个字符串对象上使用 `.numpy()` 方法,导致出现该错误。因此,我们需要找出哪个变量是字符串类型并且应该使用 `.numpy()` 方法。
根据代码分析,我们可以看到变量 `example` 是一个字符串类型,它是一个键,用于在 `client_data` 字典中获取相应的值。因此,我们需要在获取值后,对其使用索引来获取对应的张量。
以下是修改后的代码:
```
f = plt.figure(figsize=(12, 7))
f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients')
client_data = collections.OrderedDict()
for i in range(6):
client_data[f'client_{i}'] = (
train_images[i*1000:(i+1)*1000],
train_labels[i*1000:(i+1)*1000])
plot_data = collections.defaultdict(list)
for example in client_data:
images, labels = client_data[example]
label = labels.numpy()
plot_data[label].append(label)
for i in range(6):
plt.subplot(2, 3, i+1)
plt.title('Client {}'.format(i))
for j in range(10):
plt.hist(
plot_data[j],
density=False,
bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```
在这个版本的代码中,我们对于每个 `client_data` 的键,先获取对应的值,即 `(images, labels)`,然后对 `labels` 应用 `.numpy()` 方法来获取标签张量。最后,所有标签都被存储在 `plot_data` 中,以便绘制直方图。
同时,我们还修改了 `plt.subplot()`、`plt.title()` 和 `range()` 中的某些参数来修复其他错误。