AttributeError: module 'matplotlib.transforms' has no attribute 'Compose'
时间: 2023-11-11 17:04:03 浏览: 264
这个错误表示在导入matplotlib.transforms模块时,Python无法找到名为“Compose”的属性,因此导致了错误。这可能是因为你使用的matplotlib版本不支持Compose属性,或者你的安装出现了问题。你可以尝试更新matplotlib或重新安装它来解决这个问题。同时,你可以查看matplotlib.transforms模块的文档,了解它的其他属性和方法,以便更好地使用它创建图像元素。
相关问题
AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'make_grid'
### 解决 `torchvision.transforms` 模块中无 `make_grid` 属性的问题
遇到 `AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'make_grid'` 的情况通常是因为误解了 PyTorch 和 torchvision 库的功能分布。实际上,`make_grid` 函数位于 `torchvision.utils` 而不是 `torchvision.transforms` 下。
为了正确使用 `make_grid` 来创建网格图像展示多个图片或特征图,应当从 `torchvision.utils` 导入此函数:
```python
from torchvision.utils import make_grid
```
下面给出一段完整的代码片段用于加载一批图像并利用 `make_grid` 将其排列成单个网格显示出来:
```python
import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.utils import make_grid
import matplotlib.pyplot as plt
def show_images(batch_of_imgs):
img_tensor = batch_of_imgs[:4] # 取前四张图片作为例子
grid_img = make_grid(img_tensor, nrow=2).permute(1, 2, 0) # 创建2x2的网格布局
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.imshow(grid_img)
plt.axis('off')
plt.show()
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
])
dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
images, labels = next(iter(loader)) # 获取一个批次的数据
show_images(images)
```
这段代码定义了一个辅助函数 `show_images()` 接受一组图像张量输入,并调用 `make_grid` 方法来构建这些图像的一个可视化表示形式[^1]。
AttributeError: module 'datasets' has no attribute 'MNIST'
这个错误通常是因为你正在尝试使用一个不存在的属性或方法。在这种情况下,您正在尝试使用名为'MNIST'的属性,但是'datasets'模块中没有这个属性。这可能是因为您没有正确导入模块或库,或者您正在使用错误的名称。您可以尝试检查拼写错误或确保正确导入了所需的模块或库。
以下是一个PyTorch中使用MNIST数据集的例子:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
# 加载训练集和测试集
trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform)
testset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=False, transform=transform)
# 创建数据加载器
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=True)
# 显示一些图像
import matplotlib.pyplot as plt
images, labels = next(iter(trainloader))
plt.imshow(images[0].numpy().squeeze(), cmap='gray_r')
```
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