Question

我正在尝试使用python中scikit-learn的multilayer perceptron。我的问题是，导入无效。来自scikit-learn的所有其他模块都运行正常。

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

导入错误：无法导入名称MLPClassifier

我在Visual Studio 2015中使用Python环境Python64位3.4。我在控制台上安装了sklearn：conda install scikit-learn 我还安装了numpy和pandas。在我遇到上述错误后，我还安装了scikit-neuralnetwork：pip install scikit-neuralnetwork 已安装的scikit-learn版本为0.17。

我做错了什么？我错过了安装吗？

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除了tttthomasss的答案，我找到了如何为神经元网络安装sknn库的解决方案。我跟着这个tutorial。执行以下步骤：

pip install scikit-neuralnetwork
下载并安装GCC compiler
使用conda install mingw libpython

您可以在之后使用sknn库。

Answer 1

<{1}} v0.17（截至2015年12月1日）尚未提供

MLPClassifier。如果你真的想要使用它，你可以克隆scikit-learn（但是，我不知道这个分支当前有多稳定）。

Answer 2

来自shell / terminal

conda update scikit-learn

Answer 3

我也带着v0.17问题来到这里。我找到了一个使用pip here的解决方案，即

    pip install git+https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git

我必须首先执行pip install cython。

但是，这会安装0.19.dev0（当前），但pip list表示最新版本为0.18rc2。而

    pip install scikit-learn==0.18.rc2

更令人满意地解决了这个问题。

Answer 4

apt-get update; \
apt-get install -y python python-pip \
                    python-numpy \
                    python-scipy \
                    build-essential \
                    python-dev \
                    python-setuptools \
                    libatlas-dev \
                    libatlas3gf-base

update-alternatives --set libblas.so.3 /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3; update-alternatives --set liblapack.so.3 /usr/lib/atlas-base/atlas/liblapack.so.3

pip install -U scikit-learn

我从sklearn.neural_network导入了MLPClassifier，它似乎确实有效。

您还可以使用docker镜像处理此问题。这允许任何开发人员在一分钟内在任何服务器中重新创建环境。您可以从here

中提取图片

使用datmo-cli工具也可以非常轻松地执行此操作。我们自己遇到了这些问题并决定建立它。

您也可以使用Datmo点击一下来解决这个问题免责声明：我在Datmo

工作

SKlearn导入MLPClassifier失败

4 个答案: