“numpy.ndarray”对象没有属性“train”

我怎样才能解决这个问题？这是我第一次使用Tensortflow。我试图复制tensortflow教程中的Train并评估模型，但它似乎不起作用。有人能帮我解决问题吗？谢谢

这是一个结果：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'train'

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不太清楚你想做什么。出现此问题的原因是数据是在此行中生成的numpy数组

data = genfromtxt('circle_deeplearn_data_small.txt',delimiter=',')

当您尝试使用下一行中不存在的数据方法列时，会发生错误

batch = data.train.next_batch(50)

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相反，您需要向tensorflow提供数据。

不太清楚您要做什么。出现此问题的原因是数据是在此行中生成的numpy数组

data = genfromtxt('circle_deeplearn_data_small.txt',delimiter=',')

当您尝试使用下一行中不存在的数据方法列时，会发生错误

batch = data.train.next_batch(50)

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相反，您需要将数据馈送到tensorflow。

这里的数据只是一个numpy数组。您可能需要编写自己的列车数据迭代器，这里数据只是一个numpy数组。您可能需要编写自己的列车数据迭代器

您可以尝试使用numpy.reforme将数据从二维转换为三维。 例如，如果您有20个样本和100个特征，那么使用20100数据矩阵并使用5的小批量。然后你可以使用np.reformedata，[10,5，-1]来重塑，得到一个10,5,40矩阵

*-1意味着你离开numpy去计算你的数组，数组的总数是20000。

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因此，在本例中：10*5*40=20000。

您可以尝试使用numpy.reformate将数据从二维转换为三维。 例如，如果您有20个样本和100个特征，那么使用20100数据矩阵并使用5的小批量。然后你可以使用np.reformedata，[10,5，-1]来重塑，得到一个10,5,40矩阵

*-1意味着你离开numpy去计算你的数组，数组的总数是20000。

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因此，在这个例子中：10*5*40=20000。

我遇到了同样的问题。事实上，这不是问题。从字面上说，我不知道数据的结构，这就是为什么我面临这个问题。来自tensorflow库的Te数据集压缩在单个文件中，并作为训练集、测试集和验证集分离在一个文件中。这就是为什么我们调用dataset.train.next_batch时它会工作。您拥有的datatset没有以相同的方式进行压缩，这就是它无法工作的原因。您必须以自己的方式配置数据集，批处理系统和循环也是如此。

我也遇到过同样的问题。事实上，这不是问题。从字面上说，我不知道数据的结构，这就是为什么我面临这个问题。来自tensorflow库的Te数据集压缩在单个文件中，并作为训练集、测试集和验证集分离在一个文件中。这就是为什么我们调用dataset.train.next_batch时它会工作。您拥有的datatset没有以相同的方式进行压缩，这就是它无法工作的原因。您必须以自己的方式配置数据集，批处理系统和循环也是如此。

仍然主要使用python 2.7。。。您可以编辑您的请求以包含发生错误的行，或者更好地包含完整的回溯消息吗？仍然主要在python 2.7中。。。您是否可以编辑您的请求以包含错误发生的行，或者更好地包含完整的回溯消息？