C:\Users\John\AppData\Local\Temp\ipykernel_560\3482807934.py:6: DeprecationWarning: Please use `gaussian_filter1d` from the `scipy.ndimage` namespace, the `scipy.ndimage.filters` namespace is deprecated. from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_560\3482807934.py in <module> 6 from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d 7 import matplotlib.pyplot as plt ----> 8 from cs231n.image_utils import SQUEEZENET_MEAN, SQUEEZENET_STD 9 from PIL import Image 10 E:\下载\cs231n.github.io-master\cs231n.github.io-master\assignments\2021\assignment3\cs231n\image_utils.py in <module> 6 7 import numpy as np ----> 8 from scipy.misc import imread, imresize 9 10 """ ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc' (E:\anaconda\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.py)

<think>我们遇到了两个问题： 1. 导入警告：从`scipy.ndimage.filters`导入`gaussian_filter1d`已被弃用，建议从`scipy.ndimage`导入。 2. 导入错误：在`image_utils.py`中尝试从`scipy.misc`导入`imread`和`imresize`失败，因为新版本的scipy已经移除了这些函数。 解决方案： 对于第一个警告，我们只需要修改导入路径即可。 对于第二个错误，我们需要替换`scipy.misc`中的`imread`和`imresize`，因为它们在较新的scipy版本中已被移除。 具体步骤： 1. 修改`gaussian_filter1d`的导入方式： 将 `from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d` 改为 `from scipy.ndimage import gaussian_filter1d` 2. 在`image_utils.py`文件中，我们需要替换掉`imread`和`imresize`的导入。替代方案： - 使用`imageio`库的`imread`代替`scipy.misc.imread` - 使用`PIL`（Pillow）库的`resize`操作代替`scipy.misc.imresize` 由于我们无法直接修改错误提示中提到的`image_utils.py`文件，所以需要找到该文件并修改代码。 修改`image_utils.py`（路径：E:\下载\cs231n.github.io-master\cs231n.github.io-master\assignments\2021\assignment3\cs231n\image_utils.py）： 原代码： from scipy.misc import imread, imresize 修改为： import imageio from PIL import Image 然后，在代码中替换`imread`和`imresize`的使用。 但是，由于原代码中可能有多处使用，我们可以这样修改： 替换`imread`: 原：imread(filename) 新：imageio.imread(filename) 或者使用PIL：Image.open(filename) 然后转换为numpy数组 替换`imresize`: 原：imresize(image, size) 新：使用PIL的resize方法 具体修改`image_utils.py`文件中的函数： 例如，在`image_utils.py`中，有一个`load_image`函数，它可能使用了`imread`和`imresize`。 我们可以这样修改： 原代码可能如下： img = imread(filename) img = imresize(img, size) 修改后： img = imageio.imread(filename) # 或者使用PIL # 或者 # img = np.array(Image.open(filename)) # 然后使用PIL进行resize # 注意：原imresize可能会处理不同的插值方法，我们这里使用默认的双线性插值 img = Image.fromarray(img).resize(size) 但是，由于原代码中可能使用了`imresize`的特定参数（如插值方法），需要根据具体情况调整。 由于我们不知道`image_utils.py`的具体内容，这里给出一个通用的修改示例： 在`image_utils.py`文件开头，将导入语句替换，并定义`imresize`函数（如果原代码直接使用`imresize`的话）或者修改使用的地方。 由于时间关系，我们建议直接修改`image_utils.py`文件： 步骤： 1. 将`from scipy.misc import imread, imresize`注释掉。 2. 使用以下代码替代： try: # 尝试使用imageio和PIL import imageio from PIL import Image except ImportError: pass def imread(filename): # 使用imageio读取 return imageio.imread(filename) def imresize(image, size): # 使用PIL进行resize if image.ndim == 3 and image.shape[2] == 4: # 如果是RGBA图像，转换为RGB image = image[..., :3] img = Image.fromarray(image) img = img.resize(size, Image.BILINEAR) # 双线性插值 return np.array(img) 但是注意，原`imresize`可能有不同的参数，比如`interp`，上述函数只处理了size，没有处理其他参数。所以需要根据原代码调用情况调整。 另一种做法：如果原代码中只是简单调用，我们可以直接修改调用处的代码。 由于错误提示中提到了`SQUEEZENET_MEAN`和`SQUEEZENET_STD`，我们可能不需要修改整个`image_utils`，而是确保在导入`image_utils`之前修复导入问题。 但是，最根本的解决办法是修改`image_utils.py`文件。 考虑到cs231n作业可能已经更新，我们也可以尝试使用更新的作业版本（2021年作业可能使用了旧库，而2023年可能已更新）。但这里我们假设必须修改。 因此，总结解决方案： 1. 在报错的文件（`3482807934.py`）中，修改导入`gaussian_filter1d`的方式： 将 `from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d` 改为 `from scipy.ndimage import gaussian_filter1d` 2. 修改`image_utils.py`文件（路径在错误信息中给出）： 替换掉`from scipy.misc import imread, imresize` 使用新的方法（如用imageio和PIL）来实现相同的功能。 注意：由于原`image_utils.py`中可能使用了`imread`和`imresize`的特定参数，我们需要根据实际使用情况调整。 如果不想修改库文件，也可以尝试安装旧版本的scipy（不推荐，因为会有其他兼容问题）： pip install scipy==1.2.1 但是，由于Python版本可能过高（scipy1.2.1不支持Python3.8+），所以不推荐。 因此，我们选择修改代码。 具体修改`image_utils.py`示例： 原代码（第8行）： from scipy.misc import imread, imresize 替换为： import imageio from PIL import Image import numpy as np # 定义imread函数 def imread(filename): return imageio.imread(filename) # 定义imresize函数，注意原函数可能有多个参数，这里只处理最常见的两个：图像和大小 def imresize(image, size, interp='bilinear'): # 将numpy数组转换为PIL图像 img = Image.fromarray(image) # 选择插值方法 if interp == 'nearest': resample = Image.NEAREST elif interp == 'bilinear': resample = Image.BILINEAR elif interp == 'bicubic': resample = Image.BICUBIC else: resample = Image.BILINEAR img = img.resize(size, resample) return np.array(img) 注意：原`scipy.misc.imresize`的`size`参数可以是整数（表示最大边长，保持比例）或元组（宽高）。但这里我们定义的`imresize`只接受元组`(width, height)`。所以需要检查原代码中调用`imresize`的方式。 如果原代码中使用了整数作为size，那么我们需要调整。但通常cs231n的代码中，size是元组。 另外，原`imresize`还有一个参数`mode`，但这里没有处理。如果原代码使用了`mode`参数，则需要进一步修改。 由于我们不知道原代码的具体调用方式，所以先按照上述修改。如果遇到其他错误，再根据错误调整。 修改后保存文件，然后重新运行。 如果上述修改后还有问题，可能需要根据具体错误调整。 因此，我们给出一个保守的修改方案：只修改导入部分，并使用imageio和PIL重新实现这两个函数。 但是，请注意，原`image_utils.py`可能使用了`scipy.misc`中的其他函数，如果只替换这两个函数可能不够。但错误信息只提到了`imread`和`imresize`，所以先替换这两个。 最后，如果修改后仍然报错，请检查错误信息，看是否还有其他函数缺失。 由于这是一个常见问题，cs231n的后续版本可能已经更新了代码，所以建议检查是否有更新的作业版本。 如果不想修改库文件，也可以在本地创建一个补丁文件，然后修改sys.path，但这样比较麻烦。 因此，我们推荐直接修改`image_utils.py`文件。 步骤总结： 1. 打开`image_utils.py`（路径：E:\下载\cs231n.github.io-master\cs231n.github.io-master\assignments\2021\assignment3\cs231n\image_utils.py） 2. 替换第8行：将`from scipy.misc import imread, imresize`替换为上述自定义函数代码。 3. 保存文件，重新运行程序。 同时，修改主程序文件（`3482807934.py`）中`gaussian_filter1d`的导入方式。 如果遇到其他问题，可能需要进一步调整。</think>### 解决 `ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc'` 错误 #### 🔍 错误分析： 您遇到的错误包含两个关键问题： 1. **弃用警告**：`scipy.ndimage.filters.gaussian_filter1d` 已弃用，应使用 `scipy.ndimage.gaussian_filter1d` 2. **导入错误**：`cs231n.image_utils` 尝试从已移除的 `scipy.misc` 模块导入 `imread` #### ✅ 完整解决方案： **步骤1：修复 `gaussian_filter1d` 导入（弃用警告）** ```python # 修改前（已弃用）： from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d # 修改后（正确方式）： from scipy.ndimage import gaussian_filter1d ``` **步骤2：修复 `image_utils.py` 中的 `imread` 导入错误** 在 `image_utils.py` 文件中修改以下内容： ```python # 原始错误代码（第8行）： from scipy.misc import imread, imresize # 替换为以下任一方案： # 方案1：使用 imageio（推荐） import imageio.v2 as imageio def imread(filename): return imageio.imread(filename) # 方案2：使用 PIL/Pillow from PIL import Image import numpy as np def imread(filename): return np.array(Image.open(filename)) ``` **步骤3：同时修复 `imresize`（如果存在）** ```python # 原始错误代码： from scipy.misc import imresize # 替换为： from PIL import Image import numpy as np def imresize(img, size): return np.array(Image.fromarray(img).resize(size)) ``` #### ⚠️ 重要提示： 1. **安装必要依赖**： ```bash pip install imageio pillow ``` 2. 修改后需重新启动 Python 内核/Jupyter Notebook 3. 如果使用 `SQUEEZENET_MEAN/STD`，确保图像数据已转换为 float32 并归一化 #### 替代方案（不修改源文件）： ```python # 在导入 image_utils 前添加补丁 import sys import imageio.v2 as imageio from PIL import Image import numpy as np sys.modules['scipy.misc'] = type('FakeModule', (), { 'imread': lambda f: imageio.imread(f), 'imresize': lambda img, size: np.array(Image.fromarray(img).resize(size)) }) # 然后导入 cs231n 模块 from cs231n.image_utils import SQUEEZENET_MEAN, SQUEEZENET_STD ```