绘制 MNIST 数据集图像返回 AttributeError：“dict”对象没有属性“train”答案

【问题标题】：Plot MINST dataset images returns AttributeError: 'dict' object has no attribute 'train'绘制 MNIST 数据集图像返回 AttributeError：“dict”对象没有属性“train”
【发布时间】：2021-05-14 21:47:17
【问题描述】：

我在下面的代码中有这个错误：AttributeError: 'dict' object has no attribute 'train'：

import tensorflow_datasets as tfds
mnist = tfds.load(name='mnist')

n_samples = 5
plt.figure(figsize=(n_samples * 2, 3))
for index in range(n_samples):
    plt.subplot(1, n_samples, index + 1)
   sample_image = mnist.train.images[index].reshape(28, 28)
    plt.imshow(sample_image, cmap="binary")
    plt.axis("off")

plt.show()

我正在尝试像 answer 那样解决它，但我得到另一个错误：AttributeError: 'PrefetchDataset' object has no attribute 'images'

sample_image = mnist['train'].images[index].reshape(28, 28)

【问题讨论】：

标签： python

【解决方案1】：

在 tensorflow v2 中改变了对 tensorflow_datasets 的使用。

# Construct a tf.data.Dataset
train = tfds.load('mnist', split='train')

# Take 5 Images
train = train.take(5)

#Loop through youzr trainings images
for image, label in train:  
    print(image,label)

更简单的解决方案是：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = mnist.load_data() 

# Input image dimensions
img_rows, img_cols = 28, 28

# Channels go last for TensorFlow backend
x_train_reshaped = X_train.reshape(X_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
x_test_reshaped = X_test.reshape(X_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
input_shape = (img_rows, img_cols, 1)


#ADDED print of images 
%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
num_row = 2
num_col = 5
# plot images
fig, axes = plt.subplots(num_row, num_col, figsize=(1.5*num_col,2*num_row))

for i in range(10):
    ax = axes[i//num_col, i%num_col]
    ax.imshow(X_train[i], cmap='gray')
    ax.axis('off')

【讨论】：

您的代码运行正确，但我使用此代码绘制图像，对吗？ n_samples = 5 plt.figure(figsize=(n_samples * 2, 3)) for index in range(n_samples): plt.subplot(1, n_samples, index + 1) sample_image = X_train[index] plt.imshow(sample_image, cmap ="binary") plt.axis("off") plt.show()
如果我理解正确，您想打印 mnist 图像。我添加了如何将图像打印到第二个解决方案

【解决方案2】：

我相信tfds.load 返回一个字典对象，其键为tfds.Split 为dataset，如果split=None 是默认值。查看文档 - 尝试使用 mnist 变量来找出它是什么对象。我很确定你所期望的只是它下面的一层。

https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load

【讨论】：