你遇到的错误 AttributeError: 'dict' object has no attribute 'train'
表明你在尝试访问一个字典对象的 train
属性,但字典对象并没有这个属性。这通常是因为你在处理数据集时,数据集的结构与你预期的不一致。
MINST 数据集是一个手写数字识别的数据集,通常包含训练集和测试集。常见的数据集结构如下:
{
'train': {
'images': ...,
'labels': ...
},
'test': {
'images': ...,
'labels': ...
}
}
以下是一个示例代码,展示如何正确加载和显示 MINST 数据集的图像:
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载 MINST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 显示训练集中的前几张图像
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(25):
plt.subplot(5, 5, i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
plt.xlabel(train_labels[i])
plt.show()
通过以上步骤,你应该能够解决 AttributeError: 'dict' object has no attribute 'train'
的问题。
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