Traceback (most recent call last): File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\train.py", line 499, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\utils\utils_fit.py", line 153, in fit_one_epoch eval_callback.on_epoch_end(epoch + 1, model_train) File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\utils\callbacks.py", line 186, in on_epoch_end _, IoUs, _, _ = compute_mIoU(gt_dir, pred_dir, self.image_ids, self.num_classes, None) # 执行计算mIoU的函数 File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\utils\utils_metrics.py", line 124, in compute_mIoU return np.array(hist, np.int), IoUs, PA_Recall, Precision File "E:\Software\anaconda3\envs\JXW\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ ===> mIoU: 49.42; mPA: 50.0; Accuracy: 98.84 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. `np.int` was a deprecated alias for the builtin `int`. To avoid this error in existing code, use `int` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing `np.int`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 进程已结束，退出代码为 1

<think>好的，我现在需要解决用户在使用NumPy时遇到的“module has no attribute 'int'”错误。首先，我应该回忆一下NumPy最近的更新情况。记得在某个版本之后，NumPy弃用了一些数据类型，比如np.int，可能用其他类型替代了。用户的问题应该与此有关。 接下来，用户提到错误信息是“np.int deprecation”，这说明他们可能在代码中使用了np.int，而这个已经被标记为过时。我需要确认从哪个版本开始弃用，以及替代方案是什么。根据之前的了解，NumPy 1.20版本开始弃用np.int、np.float等，推荐直接使用Python内置的int或者更明确的np.int_、np.int64等。 然后，我需要告诉用户如何修改代码。原来的np.int应该替换为int，或者根据具体需求选择np.int32、np.int64等。例如，如果用户在使用np.array时指定dtype=np.int，应该改为dtype=int或者具体的类型。 另外，用户可能需要检查他们的NumPy版本。如果版本较旧，可能还没有完全移除这些别名，但最好还是更新代码以避免未来出现问题。如果用户的环境不允许升级NumPy，可能需要暂时使用np.int_作为替代，但长期来看还是建议改用内置类型。 同时，考虑到用户可能在多个地方使用了np.int，需要提醒他们全局替换这些引用。例如，在创建数组或者指定数据类型的地方都要检查一遍。此外，可能还需要处理相关的错误或警告，确保代码的兼容性。 最后，要确保用户理解为什么这个改变发生，引用NumPy的官方文档或更新日志会更有说服力。例如，可以提到NumPy官方在1.20版本中的说明，说明弃用这些别名是为了避免混淆，因为np.int实际上是Python int的别名，而其他如np.int32则对应特定精度的类型。 总结解决方案步骤：检查代码中的np.int使用，替换为int或具体类型，确认NumPy版本，必要时升级或调整代码。同时提供示例代码帮助用户理解如何修改。</think>在NumPy 1.20版本后，`np.int`已被标记为弃用属性[^1]，其解决方案如下： ### 错误原因 该错误源于： 1. NumPy 1.20+移除了`np.int`别名 2. 原代码中存在`dtype=np.int`的用法 3. 需要区分Python内置`int`与NumPy的特定整数类型 ### 解决方案 #### 方法1：直接使用Python内置类型 ```python import numpy as np arr = np.array([1,2,3], dtype=int) # ✅正确 ``` #### 方法2：使用NumPy明确类型 ```python np.int32 # 32位整数 np.int64 # 64位整数 np.int_ # 平台默认整数类型（等效于C语言long） ``` #### 方法3：版本兼容处理 ```python try: np_int = np.int except AttributeError: np_int = int # 自动回退机制 ``` ### 验证步骤 1. 检查当前NumPy版本： ```python print(np.__version__) # 需要 >=1.20 ``` 2. 全局替换代码中的`np.int`为`int` 3. 涉及特定精度运算时改用`np.int32/np.int64` ### 错误示例修正 ```python # ❌旧代码 arr = np.random.randint(0,10, size=5).astype(np.int) # ✅修正后 arr = np.random.randint(0,10, size=5).astype(int) ``` ### 类型对照表 | 弃用类型 | 推荐替代 | 说明 | |----------|----------------|--------------------------| | np.int | int | Python原生整数类型 | | np.int | np.int32 | 32位有符号整数 | | np.int | np.int64 | 64位有符号整数 | : NumPy 1.20版本说明明确指出`np.int`等别名已弃用，建议使用Python原生类型或具体精度的数值类型。