Question

我试图运行下面给出的代码，但是不幸的是，我收到以下错误-“ MNIST对象没有属性数据”。该错误是由于行“ mnist_train_set.data.view（-1、1、28、28）.float（）”所致。有人可以阐明如何解决此问题吗？谢谢。

import torch
from torchvision import datasets

...

mnist_train_set = datasets.MNIST(data_dir + '/mnist/', train = True, download = True)
mnist_test_set = datasets.MNIST(data_dir + '/mnist/', train = False, download = True)

train_input = mnist_train_set.data.view(-1, 1, 28, 28).float()
train_target = mnist_train_set.targets
test_input = mnist_test_set.data.view(-1, 1, 28, 28).float()
test_target = mnist_test_set.targets

Answer 1

我也遇到了同样的错误-这是torchvision版本控制问题。

在当前版本的Torchvision（0.4.0）中，数据集x和y属性称为“数据”和“目标”。

在先前版本的Torchvision（0.3.0）中，数据集x和y属性称为“ train_data”和“ train_labels”，或“ test_data”和“ test_labels”（取决于您指定要加载的属性）。

要修复代码，请使用最新的Torchvision或将其更改为使用以前版本的属性名称。

Answer 2

这是解决方案：代替数据，使用 train_data 作为train_input，使用 train_labels 作为train_target，使用 test_data test_input， test_labels （用于test_target）。我已运行以下代码，没有错误。

train_input = mnist_train_set.train_data.view(-1, 1, 28, 28).float()
train_target = mnist_train_set.train_labels
test_input = mnist_test_set.test_data.view(-1, 1, 28, 28).float()
test_target = mnist_test_set.test_labels

MNIST对象没有属性数据

2 个答案: