AttributeError: module 'tensorflow_datasets' has no attribute 'deprecated'

在TensorFlow 2.0版本之后，tensorflow-datasets已经不再使用“deprecated”模块。如果你的TensorFlow版本是2.0及以上，则会出现“AttributeError: module 'tensorflow_datasets' has no attribute 'deprecated'”错误。 如果您的TensorFlow版本确实是2.0及以上，那么您需要升级您的tensorflow-datasets版本。您可以使用以下命令来升级tensorflow-datasets： ``` pip install --upgrade tensorflow-datasets ``` 升级之后，应该就不会出现“AttributeError: module 'tensorflow_datasets' has no attribute 'deprecated'”这个错误了。

<think>嗯，用户现在遇到了一个Python脚本的错误，错误信息是关于NumPy的`np.int`已经被弃用，导致程序崩溃。我需要仔细分析这个问题，并给出解决方案。 首先，用户提供的错误日志显示，在运行`prepare_physionet.py`时，出现了`AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'`。错误发生在代码的`label_epoch = np.ones(duration_epoch, dtype=np.int) * label`这一行。根据错误提示，`np.int`在NumPy 1.20版本后被弃用，应该直接使用Python内置的`int`类型或者指定NumPy的具体整数类型，如`np.int32`或`np.int64`。 接下来，我需要理解用户的问题。用户可能是在处理生理信号数据，使用了一个名为AttnSleep的项目中的脚本。用户执行该脚本时遇到了兼容性问题，特别是与NumPy版本升级相关的弃用问题。用户可能不太熟悉如何处理这类弃用警告引发的错误，需要指导如何修改代码以适应当前的NumPy版本。 我需要考虑用户的潜在需求。用户可能希望快速修复这个错误，让脚本能够继续运行。此外，用户可能还想了解如何避免未来出现类似的弃用问题，或者如何检查他们的环境中NumPy的版本是否符合要求。 接下来，我应该分步骤解答问题。首先，明确错误原因，即`np.int`已经被移除，需要替换成其他类型。然后，提供具体的修改建议，比如将`np.int`替换为`int`或`np.int32`。此外，用户可能需要知道如何检查当前的NumPy版本，以及如何降级到兼容的版本，如果修改代码不可行的话。 另外，用户之前询问过如何查看虚拟环境中NumPy的版本，现在的问题可能与版本不兼容有关。所以可能需要提醒用户检查他们的NumPy版本是否过高，并考虑降级到支持旧代码的版本，如1.23或更低，或者升级脚本以适应新版本。 需要注意的是，直接修改代码可能是更可持续的解决方案，因为降级NumPy可能会导致其他依赖新版本的功能出现问题。因此，建议用户优先修改代码中的`np.int`为`int`或具体类型，然后重新运行脚本。 最后，用户可能需要了解如何避免类似的弃用警告，比如关注项目文档或更新日志，及时更新代码以适应第三方库的变化。此外，运行脚本时忽略警告可能也是一个临时解决方案，但不推荐长期使用。</think>--- ### **错误原因分析** 你遇到的错误是由于代码中使用了已被弃用的 NumPy 属性 `np.int`。自 NumPy 1.20 版本起，`np.int` 被标记为**弃用别名**（指向 Python 内置的 `int` 类型），并在后续版本中彻底移除。你的代码中可能存在类似 `dtype=np.int` 的写法，需要修改为兼容的替代方式。 --- ### **解决方案** 以下是具体解决步骤： --- #### **步骤 1：定位错误代码** 根据错误日志，问题出现在 `prepare_physionet.py` 的第 131 行： ```python label_epoch = np.ones(duration_epoch, dtype=np.int) * label ``` 这里使用了 `dtype=np.int`，导致触发 `AttributeError`。 --- #### **步骤 2：修改代码** 根据 NumPy 官方建议，将 `np.int` 替换为以下任一选项： 1. **直接使用 Python 内置的 `int` 类型**（推荐）： ```python label_epoch = np.ones(duration_epoch, dtype=int) * label ``` 2. **指定具体整数类型**（如 `int32` 或 `int64`，需根据数据需求选择）： ```python label_epoch = np.ones(duration_epoch, dtype=np.int32) * label # 32 位整数 # 或 label_epoch = np.ones(duration_epoch, dtype=np.int64) * label # 64 位整数 ``` --- #### **步骤 3：验证修改** 重新运行脚本，观察是否解决错误： ```bash python prepare_physionet.py --data_dir /home/wangtianze24/sleep_edf20/SLEEP_EDF_20 --output_dir data_edf_20_npz/fpzcz --select_ch "EEG Fpz-Cz" ``` --- ### **其他注意事项** 1. **NumPy 版本兼容性** - 若需保持原有代码不变，可尝试降级 NumPy 至 1.23 或更低版本（不推荐长期使用）： ```bash pip install numpy==1.23.5 ``` - 推荐优先修改代码以适配新版 NumPy（更可持续）。 2. **弃用警告的处理** 错误日志中的 `DeprecationWarning` 提示 `scaling_time` 参数也将被弃用。若需彻底消除警告，需进一步修改代码： ```python # 原代码（已弃用） raw_ch_df = raw.to_data_frame(scaling_time=100.0)[select_ch] # 修改为（使用 time_format 参数） raw_ch_df = raw.to_data_frame(time_format="ms")[select_ch] # 时间单位为毫秒 ``` 3. **检查虚拟环境** 确保修改后的代码运行在正确的虚拟环境中，避免全局环境干扰： ```bash # 激活环境（根据你的环境类型选择） source venv/bin/activate # venv/virtualenv conda activate 环境名称 # Conda ``` --- ### **总结** - **核心问题**：`np.int` 已被移除，需替换为 `int` 或具体类型（如 `np.int32`）。 - **推荐操作**：直接修改代码，适配新版 NumPy。 - **长期建议**：关注依赖库的更新日志，定期检查弃用警告，避免版本升级导致兼容性问题。