AttributeError: 'myTK' object has no attribute 'label_img1'

时间: 2023-10-07 10:08:12 浏览: 40
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【Python】AttributeError: ‘AutoSchema’ object has no attribute ‘get_link’

star5星 · 资源好评率100%
这个错误表示在你的 `myTK` 对象中没有名为 `label_img1` 的属性。这可能是因为你在代码中尝试访问一个不存在的标签或标签名称拼写错误。 你需要检查你的代码并确保 `label_img1` 标签存在并正确命名。你可以在代码中搜索 `myTK` 并找到尝试访问 `label_img1` 的部分进行检查。
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self.conv1x1.append(nn.Conv2d(self.in_channels, self.feat_channels, kernel_size=1)) self.conv3x3.append(nn.Conv2d(self.feat_channels, self.feat_channels, kernel_size=3, padding=1)) self.cls_convs =...

出现AttributeError: 'tf_model' object has no attribute 'detect'的错误

img.draw_string(x, y, label, color=(0, 255, 0)) print(clock.fps()) 请注意，上述代码仅为示例，您需要根据您的模型和标签进行适当的修改。确保已将训练好的 TensorFlow Lite 模型文件 trained.tflite...

使用yolov5检测笔记本电脑摄像头，提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，求指导

针对您的问题，出现 'NoneType' object has no attribute 'shape' 错误通常是由于未能正确读取视频或图像文件导致的。在您的情况下，这可能是由于未能正确读取笔记本电脑摄像头所致。以下是一些可能的解决方案： 1....

train_data = MyDataset(txt='train_list.txt', transform=transforms.ToTensor()) AttributeError: 'list' object has no attribute 'ToTensor'

img_path, label = line[0], line[1] dataset.append((img_path, label)) transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) dataset = MyDataset(dataset, ...

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = train_img.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

根据你的代码，你尝试在 train_img 上调用 next_batch 属性，但是出现了 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch' 的错误。 这个错误是因为 train_img 是一个 NumPy 数组...

img = l1.image if img is None: return # 弹出一个对话框，让用户选择保存文件的位置和文件名 filetypes = [('JPEG', '*.jpg'), ('PNG', '*.png')] filename = filedialog.asksaveasfilename(initialfile='.jpg', filetypes=filetypes) if filename: # 保存图片 pil_image = Image.open("image.jpg") # 创建 PhotoImage 对象 photo_image = ImageTk.PhotoImage(pil_image) # 将 PhotoImage 转换为 PIL 图像 pil_image = Image.open(photo_image) img.save(filename)出现AttributeError: 'PhotoImage' object has no attribute 'save'

抱歉，我之前的回答有误。您需要使用Pillow库中的Image类来保存图像，而不是使用Photo类。以下是修改后的示例代码...请注意，修改后的代码中，我们使用img.save(filename)来保存图像，而不是使用PhotoImage类。

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'train'

根据你的代码，你尝试使用 mnist.train.next_batch(100) 访问训练集的批次数据，但是出现了 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'train' 的错误。 这个错误是因为 mnist 是一个元组对象，而...
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Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "D:\Download\lib\tkinter\__init__.py", line 1921, in __call__ return self.func(*args) File "D:\study\作业\image\main.py", line 329, in <lambda> button4 = Button(root2, text='执行程序', relief=GROOVE, font=('微软雅黑', 14),command=lambda:mediumbutton(img))#执行程序按钮 File "D:\study\作业\image\main.py", line 319, in mediumbutton img_medium1 = merge(img) File "D:\study\作业\image\main.py", line 308, in merge label6.config(image=zhifangtu2,bg='#F0E68C').place(x=670,y=50) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'place'

如果 label6 没有被正确地创建或初始化，那么在执行 label6.config(image=zhifangtu2,bg='#F0E68C').place(x=670,y=50) 时就会抛出 AttributeError 异常。 请检查代码中的 label6 创建和初始化部分，并确保...

# 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 = np.array(features) features.append(feature)，出现了AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'这个错误

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....

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 ...

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