AttributeError: 'CIFAR10' object has no attribute 'train_labels'
时间: 2023-09-06 08:11:48 浏览: 299
这个错误通常发生在使用 CIFAR10 数据集时。在旧版本的 torchvision 中,CIFAR10 数据集的标签是通过 `train_labels` 和 `test_labels` 属性获取的。然而,在新版本的 torchvision 中,标签是通过 `targets` 属性获取的。因此,你可能需要检查你正在使用的 torchvision 版本,并根据相应的版本更新你的代码。
以下是一个示例代码片段,用于加载 CIFAR10 数据集的图像和标签:
```python
import torchvision.datasets as datasets
# 加载 CIFAR10 训练集
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
train_images = trainset.data
train_labels = trainset.targets
# 加载 CIFAR10 测试集
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)
test_images = testset.data
test_labels = testset.targets
```
请注意,这只适用于 torchvision 0.9.1 或更高版本。如果你使用的是旧版本,请按照该版本的文档进行相应的更改。
相关问题
报错了 AttributeError: 'HashedCategoricalColumn' object has no attribute 'vocab_size'
非常抱歉,上述代码中存在错误。对于`HashedCategoricalColumn`没有`vocab_size`属性。我会为您提供更新后的代码。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 定义数据特征
feature_columns = []
embedding_dims = {}
# userId特征
user_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('userId', hash_bucket_size=1000)
user_id_embedding = tf.feature_column.embedding_column(user_id, dimension=10)
feature_columns.append(user_id_embedding)
embedding_dims['userId'] = 10
# movieId特征
movie_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('movieId', hash_bucket_size=10000)
movie_id_embedding = tf.feature_column.embedding_column(movie_id, dimension=10)
feature_columns.append(movie_id_embedding)
embedding_dims['movieId'] = 10
# rating特征
rating = tf.feature_column.numeric_column('rating')
feature_columns.append(rating)
# timestamp特征(可选)
timestamp = tf.feature_column.numeric_column('timestamp')
feature_columns.append(timestamp)
# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为您的数据文件路径
# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建输入管道
def input_fn(df, num_epochs, shuffle=True, batch_size=32):
df = df.copy()
labels = df.pop('rating')
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(df), labels))
if shuffle:
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(df))
dataset = dataset.batch(batch_size)
dataset = dataset.repeat(num_epochs)
return dataset
# 创建Wide & Deep模型
def create_wide_deep_model(feature_columns, embedding_dims):
inputs = {}
embeddings = []
for feature_col in feature_columns:
feature_name = feature_col.categorical_column.key
input_tensor = tf.keras.Input(shape=(1,), name=feature_name)
inputs[feature_name] = input_tensor
if feature_name in embedding_dims:
embedding_dim = embedding_dims[feature_name]
embedding = tf.keras.layers.Embedding(hash_bucket_size=feature_col.hash_bucket_size,
input_dim=feature_col.num_buckets,
output_dim=embedding_dim)(input_tensor)
embedding = tf.keras.layers.Flatten()(embedding)
embeddings.append(embedding)
wide = tf.keras.layers.concatenate(embeddings)
wide_output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='wide_output')(wide)
deep = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(wide)
deep = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(deep)
deep_output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='deep_output')(deep)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=[wide_output, deep_output])
return model
# 创建Wide & Deep模型
model = create_wide_deep_model(feature_columns, embedding_dims)
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001),
loss={'wide_output': 'binary_crossentropy', 'deep_output': 'mean_squared_error'},
metrics={'wide_output': 'accuracy', 'deep_output': 'mae'})
# 训练模型
model.fit(input_fn(train_data, num_epochs=10),
steps_per_epoch=len(train_data) // 32,
validation_data=input_fn(test_data, num_epochs=1, shuffle=False),
validation_steps=len(test_data) // 32,
epochs=10)
```
这次我更正了`Embedding`层的输入维度和哈希桶的大小。请尝试运行更新后的代码,希望能解决问题。如果还有其他疑问,请随时提问。
AttributeError: 'MNIST' object has no attribute 'dataset'
AttributeError: 'MNIST' object has no attribute 'dataset' 是一个错误提示,意味着在MNIST对象中没有名为'dataset'的属性。这个错误通常发生在尝试访问一个不存在的属性时。
MNIST是一个常用的手写数字数据集,通常用于机器学习和深度学习任务。在使用MNIST数据集时,我们需要确保正确地加载和访问数据。
可能的原因是你没有正确加载MNIST数据集或者尝试访问了错误的属性。请确保你已经正确加载了MNIST数据集,并且使用了正确的属性名称来访问数据。
以下是一个加载MNIST数据集并访问数据的示例代码:
```
from torchvision import datasets
# 加载MNIST数据集
mnist = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
# 访问数据
images = mnist.data
labels = mnist.targets
# 打印数据信息
print("数据集大小:", len(mnist))
print("图像大小:", images.size())
print("标签大小:", labels.size())
```
请检查你的代码,确保正确加载了MNIST数据集并使用了正确的属性名称来访问数据。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
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